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dc.contributor.advisorSalas Asencios, Ramses
dc.contributor.authorRivera Jara, Fernando Nicoll
dc.date.accessioned2025-03-01T02:33:14Z
dc.date.available2025-03-01T02:33:14Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12805/4014
dc.description.abstractIntroducción. La salud ocupacional enfrenta desafíos globales, con un aumento en muertes laborales y años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) entre 2014 y 2019. La inteligencia artificial (IA) surge como una herramienta clave para gestionar riesgos y prevenir enfermedades ocupacionales. Objetivo. Realizar un análisis bibliométrico de publicaciones científicas registradas en Scopus sobre inteligencia artificial aplicada a la medicina ocupacional desde 1989 hasta el 2023. Metodología. Se realizó un estudio bibliométrico siguiendo las directrices RAMIBS, utilizando Scopus para analizar la producción científica sobre IA en medicina ocupacional. De 1050 artículos, tras aplicar criterios de inclusión y exclusión mediante un escrutinio doble ciego, se seleccionaron 156 publicaciones. Los datos fueron procesados y visualizados con Excel y VOSviewer. Resultados. El análisis bibliométrico evidencia un creciente interés en la inteligencia artificial aplicada a la medicina ocupacional, con un aumento notable de publicaciones desde 2015. Estados Unidos y China lideran en producción, destacando los autores "Harber P." y "Li X". "Safety Science" e "International Journal of Environmental Research and Public Health" son las revistas más prolíficas. En impacto, el artículo más citado es el de "Badri A." (2018). El análisis de palabras clave revela una fuerte interconexión entre "occupational health" y "occupational safety". Conclusión. El interés en el tema ha crecido en los últimos años, con Estados Unidos y China liderando en número de autores. "P. Harber" y "Safety Science" destacan como el autor y la revista más prolíficos. Los términos “occupational health”, “machine learning” y “occupational safety” reflejan los principales focos de investigación.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Científica del Sures_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.subjectBibliometríaes_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectMedicina del trabajo (Fuente: DeCs BIREME)es_PE
dc.titleAnálisis bibliométrico en Scopus respecto al uso de la inteligencia artificial en Medicina Ocupacionales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.21142/tl.2025.4014
thesis.degree.disciplineMedicina Humanaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Científica del Sur. Facultad de Ciencias de la Saludes_PE
thesis.degree.nameMédico Cirujanoes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27es_PE
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni10141036
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4075-1736es_PE
renati.author.dni74876800
renati.discipline912016es_PE
renati.jurorFlores Fernández, Magaly Fiorella
renati.jurorFlores Cohaila, Javier Alejandro
renati.jurorHuapaya Huertas, Oscar Steven
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.otherTesis de Licenciaturaes_PE


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