Análisis bibliométrico de la investigación sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en el diagnóstico del...

Área de la Ciencia:

• La informática médica
• Ciencias de la computación
• En el campo de la oncología

Sus antecedentes:

• La inteligencia artificial (IA) es prometedora para mejorar el diagnóstico del cáncer de mama.
• El análisis bibliométrico proporciona información sobre las tendencias de la investigación y las colaboraciones.

Objetivo del estudio:

• Analizar las tendencias temporales y geográficas en las aplicaciones de IA para el diagnóstico del cáncer de mama.
• Identificar temas clave de investigación, estudios influyentes y direcciones emergentes en el campo.

Principales métodos:

• Análisis bibliométrico de 1537 artículos de la Web de la Ciencia (2013-2024).
• Utilizó VOSviewer y Bibliometrix R para el análisis de datos.
• Se examinaron las tendencias de publicación, la productividad del país, el número de citas y la coincidencia de palabras clave.

Principales resultados:

• La actividad de investigación aumentó significativamente en 2019.
• Los temas principales incluyen histopatología, selección de características, aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
• India es el país más productivo; EE.UU. tiene la mayor cantidad de citas.
• Las palabras clave como transferencia de aprendizaje, CNN y radiómica se utilizan cada vez más.
• El estudio de Bejnordi de 2017 es el más influyente.

Conclusiones:

• El campo de la IA en el diagnóstico del cáncer de mama está evolucionando rápidamente.
• El análisis bibliométrico ofrece una hoja de ruta para la investigación futura y la innovación tecnológica.
• Identificó áreas clave en las que los investigadores deben centrarse para avanzar en las capacidades de diagnóstico.