Bibliographic citations
Hernández, C., (2024). Análisis bibliométrico de la producción científica sobre estudios en malaria e inteligencia artificial 2000 – 2024 [Universidad Nacional de la Amazonía Peruana]. https://hdl.handle.net/20.500.12737/10791
Hernández, C., Análisis bibliométrico de la producción científica sobre estudios en malaria e inteligencia artificial 2000 – 2024 []. PE: Universidad Nacional de la Amazonía Peruana; 2024. https://hdl.handle.net/20.500.12737/10791
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title = "Análisis bibliométrico de la producción científica sobre estudios en malaria e inteligencia artificial 2000 – 2024",
author = "Hernández López, Cecilia",
publisher = "Universidad Nacional de la Amazonía Peruana",
year = "2024"
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Introducción: La malaria es una de las enfermedades infecciosas más prevalentes a nivel global, especialmente en países en desarrollo. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta prometedora en la investigación y manejo de enfermedades como la malaria. Sin embargo, la producción científica sobre la intersección entre la malaria e IA requiere un análisis bibliométrico que permita comprender sus tendencias y patrones de desarrollo. Objetivo: Describir la producción científica sobre estudios en Malaria e Inteligencia Artificial en bases de datos de Scopus y Web of Science, de enero de 2000 a junio de 2024. Método: Se realizó un estudio bibliométrico, empleando un enfoque transversal y retrospectivo. Población: La población incluyó todos los artículos publicados en las bases de datos Scopus y Web of Science dentro del periodo especificado, resultando en una muestra final de 525 artículos tras la depuración de duplicados. Resultados: La producción científica en este campo ha mostrado un crecimiento significativo desde 2017, alcanzando su punto máximo en 2022 con 86 publicaciones. Estados Unidos lidera en cuanto a cantidad de publicaciones (383), seguido por el Reino Unido (231) e India (218). Las instituciones más productivas fueron la University of Oxford y la London School of Hygiene and Tropical Medicine. Las palabras clave más frecuentes en los estudios incluyen "malaria", "plasmodium falciparum," y "aprendizaje automático," destacando el enfoque de la inteligencia artificial en el diagnóstico y manejo de la malaria. Conclusión: El análisis bibliométrico demuestra una creciente integración de la inteligencia artificial en los estudios sobre malaria, concentrada en países con mayores recursos tecnológicos. Este enfoque interdisciplinario presenta oportunidades para la expansión de la investigación, especialmente en regiones endémicas.
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