000156684 001__ 156684
000156684 005__ 20251017144652.0
000156684 0247_ $$2doi$$a10.1016/j.rx.2024.10.005
000156684 0248_ $$2sideral$$a143968
000156684 037__ $$aART-2025-143968
000156684 041__ $$aspa
000156684 100__ $$aNavarro Ballester, A.
000156684 245__ $$aLa radiología como pilar de la investigación COVID-19 basada en IA: perspectivas de un análisis bibliométrico diverso
000156684 260__ $$c2025
000156684 5203_ $$aAntecedentes
La pandemia de COVID-19 ha impulsado una importante investigación sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria. Este estudio analiza la estructura intelectual y el flujo de conocimientos en la investigación sobre COVID-19 e IA mediante un análisis descriptivo de citas y acoplamiento bibliográfico.
Objetivos
Este estudio pretende explorar el panorama actual de la investigación sobre IA en el contexto de COVID-19, identificar las publicaciones más influyentes y esbozar el marco conceptual de esta área de investigación.
Materiales y métodos
Utilizando las bases de datos Web of Science (WoS) y Scopus, se recopilaron documentos con palabras clave como «COVID-19», «SARS-CoV-2», «coronavirus», «inteligencia artificial» y «aprendizaje profundo». Tras fusionar los resultados y eliminar los duplicados, la muestra final incluía 8.057 documentos. Para el análisis descriptivo de citas se seleccionaron los 1.000 artículos más citados, mientras que para el análisis de acoplamiento bibliográfico se utilizó toda la muestra. El análisis y la visualización de los datos se realizaron con R Bibliometrix/Biblioshiny y VOSviewer.
Resultados
El análisis descriptivo reveló que predominaban los trabajos de investigación originales (85,21%), con un aumento sustancial de las publicaciones sobre COVID-19 e IA desde el inicio de la pandemia. China y Estados Unidos lideraron el volumen de publicaciones, con notables colaboraciones internacionales. El análisis de redes identificó grupos de investigación como el de diagnósticos impulsados por IA y el de la optimización de recursos sanitarios. El análisis del acoplamiento bibliográfico puso de relieve temas de investigación influyentes, centrados principalmente en el diagnóstico por imagen y los algoritmos de IA.
Conclusión
La IA ha desempeñado un papel crucial para hacer frente a la crisis COVID-19, especialmente en el diagnóstico y la optimización de la atención sanitaria. El análisis bibliométrico ofrece una visión del panorama de la investigación, hace hincapié en las contribuciones multifactoriales de la IA y sugiere áreas para futuras investigaciones.
000156684 540__ $$9info:eu-repo/semantics/closedAccess$$aAll rights reserved$$uhttp://www.europeana.eu/rights/rr-f/
000156684 655_4 $$ainfo:eu-repo/semantics/article$$vinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
000156684 700__ $$aMerino Bonilla, J.A.
000156684 700__ $$aRos Mendoza, L.H.
000156684 700__ $$aÁlvaro Ballester, R.
000156684 700__ $$aMarco Doménech, S.F.
000156684 773__ $$pRadiología$$tRadiologia$$x0033-8338
000156684 8564_ $$s2179549$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/156684/files/texto_completo.pdf$$yVersión publicada
000156684 8564_ $$s2112515$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/156684/files/texto_completo.jpg?subformat=icon$$xicon$$yVersión publicada
000156684 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:156684$$particulos$$pdriver
000156684 951__ $$a2025-10-17-14:36:54
000156684 980__ $$aARTICLE