Tendencias mundiales de investigación en inteligencia artificial y diabetes mellitus tipo 2: una perspectiva...

Área de la Ciencia:

• La informática médica
• Inteligencia artificial
• Salud pública

Sus antecedentes:

• Las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la diabetes mellitus tipo 2 (DMT2) están avanzando rápidamente, sin embargo, falta una visión general sistemática de las tendencias y colaboraciones de investigación.
• Esto plantea un desafío para las iniciativas de salud pública que tienen como objetivo aprovechar la IA para el diagnóstico y el tratamiento de la DMT2.
• Comprender el panorama actual es crucial para la investigación y el desarrollo de políticas futuras.

Objetivo del estudio:

• Llevar a cabo un análisis bibliométrico exhaustivo de la literatura académica sobre IA aplicada al T2DM desde 2000 hasta 2024.
• Mapear los actores clave, las redes de colaboración y los temas de investigación dominantes en este campo.
• Identificar tendencias y oportunidades futuras en la investigación T2DM impulsada por la IA.

Principales métodos:

• Análisis bibliométrico de 1.454 artículos y 134 reseñas de la base de datos Web of Science (2000-2024).
• Utilizó Bibliometrix, VOSviewer y CitNetExplorer para analizar los patrones de publicación, las redes de citación conjunta y las palabras clave.
• Identificó autores, instituciones y países influyentes, y mapeó temas de investigación.

Principales resultados:

• Una tasa de crecimiento anual del 1,7% en la investigación sobre IA y DMT, con una aceleración significativa entre 2020 y 2024.
• Las áreas de investigación primarias incluyen la IA para la detección de la retinopatía diabética y el monitoreo continuo de la glucosa.
• China (27,4%) y la India (20,5%) lideran la producción científica y las colaboraciones internacionales.

Conclusiones:

• La investigación en IA en T2DM se está expandiendo, con aplicaciones clave en el diagnóstico y el monitoreo.
• La colaboración internacional, particularmente de China y la India, está dando forma al campo.
• Los hallazgos informan la política de investigación y optimizan las estrategias de IA para la gestión T2DM.