Inteligencia artificial en enfermedades crónicas: análisis cienciométrico y su implicación en la toma de decisiones clínicas - Hernández-González, Eduardo Antonio; Fajardo Quesada, Annier Jesús; Mitjans Hernández , Déborah; Marín González, Dariel; Rivera López , Sialy de las Mercedes (Revista científica estudiantil 2 de Diciembre, 2025)
Introducción: la inteligencia artificial ha transformado la investigación clínica moderna, particularmente en el abordaje de las enfermedades crónicas no transmisibles. El crecimiento masivo y desestructurado de publicaciones científicas actuales imponen un desafío crítico para la actualización constante y la síntesis de evidencia científica por parte del profesional médico. Objetivo: describir desde una perspectiva cienciométrica la evolución, estructura intelectual y tendencias de la producción científica global sobre inteligencia artificial aplicada a enfermedades crónicas no transmisibles. Métodos: se realizó un estudio descriptivo y transversal utilizando la base de datos Scopus, año 2024. Se emplearon herramientas avanzadas de minería de datos como VOSviewer y el paquete Bibliometrix de R para procesar 9181 documentos, evaluando indicadores de producción, impacto científico y redes de colaboración internacional. Resultados: se identificó una tasa de crecimiento anual sostenida, destacando un índice h de 47 para el corpus analizado. China y Estados Unidos se consolidan como las potencias líderes en producción y citación. El análisis de clústeres temáticos reveló un marcado predominio del aprendizaje profundo aplicado a la oncología, la cardiología y el diagnóstico por imagen de alta precisión, evidenciando una transición hacia la medicina personalizada. Conclusiones: la saturación informativa y la complejidad tecnológica exigen un cambio profundo en el paradigma educativo. Los hallazgos subrayan la necesidad de integrar formalmente la alfabetización de datos en la formación médica. Este enfoque permitirá fortalecer las competencias del especialista, facilitando la toma de decisiones clínicas y quirúrgicas optimizados mediante modelos de inteligencia artificial, garantizando una práctica médica más precisa, eficiente y segura.