Inteligencia artificial en la educación del paciente: un análisis bibliométrico

Área de la Ciencia:

• Bibliometría y cienciometría; Informática de la salud; Inteligencia artificial en la atención médica

Sus antecedentes:

• La educación del paciente enfrenta desafíos significativos, incluidas las disparidades en la alfabetización en salud y los recursos limitados.; La inteligencia artificial (IA) presenta una poderosa oportunidad para crear herramientas de educación del paciente personalizadas y accesibles.; Actualmente falta un análisis bibliométrico integral de la IA en la educación del paciente.

Objetivo del estudio:

• Realizar un análisis bibliométrico de la investigación sobre inteligencia artificial en la educación del paciente.; Identificar tendencias clave, contribuyentes influyentes y puntos de interés de la investigación en este campo en rápida evolución.; Proporcionar información para la futura investigación y desarrollo interdisciplinarios.

Principales métodos:

• Análisis de 428 artículos y revisiones en inglés de 1995 a julio de 2025.; Datos obtenidos de Web of Science utilizando palabras clave como "inteligencia artificial" y "educación del paciente".; Análisis cuantitativo y de redes realizado utilizando VOSviewer, CiteSpace y bibliometrix.

Principales resultados:

• La cirugía emergió como la categoría de investigación dominante.; La producción de publicaciones muestra un crecimiento exponencial después de 2023, y los Estados Unidos lideran en publicaciones y citas.; Los puntos de interés actuales de la investigación incluyen la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT, modelos de lenguaje grandes) y la calidad de la información (por ejemplo, legibilidad, alfabetización en salud).

Conclusiones:

• La aplicación de la IA en la educación del paciente está experimentando un rápido avance.; Este análisis bibliométrico destaca las principales tendencias de crecimiento, los principales contribuyentes y las direcciones de investigación actuales.; Las tendencias futuras sugieren un movimiento hacia herramientas predictivas personalizadas y la consideración de cuestiones éticas.