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dc.contributor.advisorRoque Henriquez, Joel Christian
dc.contributor.authorVega Olivares, Renatto Joaquin
dc.contributor.authorZumaeta Soria, John Aldrin
dc.date.accessioned2025-03-27T20:28:11Z
dc.date.available2025-03-27T20:28:11Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12805/4112
dc.description.abstractObjetivos: Este estudio tuvo como objetivo caracterizar la producción científica en SCOPUS sobre el uso de inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades entre los años 2014 y 2023. Se analizaron indicadores bibliométricos de producción, visibilidad, impacto y colaboración. Materiales y Métodos: Se realizó un análisis bibliométrico observacional y descriptivo utilizando la base de datos SCOPUS. La búsqueda incluyó términos relacionados con "inteligencia artificial", "machine learning" y "diagnóstico" entre 2014-2023, obteniendo un total de 1765 publicaciones después de aplicar los criterios de inclusión y exclusión. Se emplearon herramientas como Bibliometrix y Scimago Journal & Country Rank para extraer indicadores clave. Resultados: Se observó un aumento significativo en la producción científica durante la última década, especialmente entre 2019 y 2020. China y Estados Unidos fueron los países más productivos, con instituciones chinas liderando el ranking global. Las palabras clave más frecuentes fueron machine learning, human e artificial intelligence, reflejando un enfoque metodológico predominante. Además, las revistas de alto impacto, como Diagnostics y Scientific Reports, fueron las principales plataformas de publicación. Conclusiones: La IA se ha consolidado como una herramienta transformadora en la medicina, con un impacto creciente en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Este estudio ofrece una visión integral de las tendencias globales en este campo, destacando la necesidad de fortalecer la investigación en regiones subrepresentadas como América Latina, incluyendo Perú.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Científica del Sures_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectDiagnósticoes_PE
dc.subjectTratamientoes_PE
dc.subjectAnálisis bibliométricoes_PE
dc.titleAnálisis bibliométrico de las publicaciones científicas entre los años 2014 - 2023 sobre el uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico y tratamiento de enfermedadeses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
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.countryPEes_PE
renati.advisor.dni41519613
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9206-2422es_PE
renati.author.dni72232368
renati.author.dni70138783
renati.discipline912016es_PE
renati.jurorConcepción Zavaleta, Marcio
renati.jurorZavaleta Corvera, Carlos
renati.jurorGoicochea Romero, Paola
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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