Optimización del diagnóstico médico: Un análisis bibliométrico de la precisión de técnicas de IA en la detección temprana de enfermedades

El uso de la inteligencia artificial (IA) en todos los campos se encuentra en un constante crecimiento, y el área de la salud no es la excepción, con nuevas empresas de salud digital introduciendo tecnologías y servicios digitales que mejoran la eficiencia del diagnóstico y reducen costos y tiempo en este importante campo. No obstante, para aprovechar plenamente el potencial de la IA en la atención médica, es esencial una integración exitosa de esta herramienta. El objetivo de esta investigación se centró en identificar el impacto que ha tenido el uso de técnicas de IA con el fin de mejorar la precisión en el diagnóstico temprano de enfermedades. Para esto se realizó un análisis bibliométrico basado en la base de datos Scopus y herramientas de Bibliometrix en Rstudio, para obtener una visión actualizada del panorama de la IA en el diagnóstico clínico de enfermedades. Esta investigación contribuye al avance teórico y metodológico en el campo de la IA aplicada a la salud, con el potencial de mejorar la precisión en el diagnóstico temprano de enfermedades y, beneficiar a la sociedad en general, así como a quienes estén interesados en profundizar en el tema con el fin de optimizar sus puntos de investigación desde lo académico y lo profesional. Del análisis realizado se concluyó que en relación a las enfermedades de Interés se identificaron cinco enfermedades de interés principales para la investigación en el diagnóstico temprano con IA que incluyen Alzheimer, Cáncer, COVID, Enfermedades Neurodegenerativas y Enfermedades Oftalmológicas, siendo este el top 5 respectivamente, y los métodos de IA más citados para el diagnóstico temprano de enfermedades son Deep Learning (Aprendizaje Profundo), Machine Learning (Aprendizaje Automático), Redes Neuronales Convolucionales, Support Vector Machine (Máquina de Vectores de Soporte) y Diagnóstico Asistido por Computadora. Adicionalmente la colaboración internacional en la investigación es evidente, con China liderando la producción científica en este campo. Los países más activos en colaboraciones de investigación incluyen China, Estados Unidos, India, Italia y Alemania. En resumen, los resultados indican que la IA está desempeñando un papel cada vez más importante en el diagnóstico de enfermedades, La colaboración global y la inversión en investigación respaldan este crecimiento, y la tecnología de IA sigue evolucionando para mejorar la atención médica y el diagnóstico temprano de enfermedades.

• Autores: Cueto Ojeda, Renaldo Luis
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad EAN
• Repositorio: Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.universidadean.edu.co:10882/13379
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10882/13379
• Palabra clave: Evolución de la IA en salud; Diagnóstico temprano; Colaboración global; Avances en atención médica digital; Health AI Evolution; Early diagnosis; Global collaboration; Advances in digital healthcare; Evaluación de proyectos; Inteligencia artificial; Mejoramiento de procesos; Prevención y control
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/