Investigación global sobre uso de inteligencia artificial en imagenología para la detección de cáncer de mama: análisis bibliométrico: Investigación global sobre uso de inteligencia artificial en imagenología para la detección de cáncer de mama: análisis bibliométrico

Juan Guillermo Murillo León; Valentina Espinosa Rivero; Isabella Saportas Peláez; Luis Enrique Calderón Mina; Hillary Marian Romaní Victorio; Sebastian Alejandro Arias Tamayo; Nury Liseida Guevara Rosero; Manuel Cantillo Reines; Ciro Daniel Galeano Ortiz; Yelson Alejandro Picón-Jaimes

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Investigación global sobre uso de inteligencia artificial en imagenología para la detección de cáncer de mama: análisis bibliométrico: Investigación global sobre uso de inteligencia artificial en imagenología para la detección de cáncer de mama: análisis bibliométrico

Murillo León, Juan Guillermo ^[1] ; Espinosa Rivero, Valentina ^[2] ; Saportas Peláez, Isabella ^[1] ; Calderón Mina , Luis Enrique ^[1] ; Cortes Sanjuanelo , Angie Paola ^[6] ; Arias Tamayo, Sebastian Alejandro ^[7] ; Guevara Rosero, Nury Liseida ^[3] ; Cantillo Reines , Manuel ^[4] ; Galeano Ortiz, Ciro Daniel ^[5] ; Picón Jaimes, Yelson Alejandro ^[8]
1. [1] Fundación Universitaria San Martín
  
  Fundación Universitaria San Martín
  
  Colombia
2. [2] Universidad de La Sabana
  
  Universidad de La Sabana
  
  Colombia
3. [3] Universidad del Valle (Colombia)
  
  Universidad del Valle (Colombia)
  
  Colombia
4. [4] Universidad del Magdalena
  
  Universidad del Magdalena
  
  Colombia
5. [5] Universidad Militar Nueva Granada
  
  Universidad Militar Nueva Granada
  
  Colombia
6. [6] Universidad Simón Bolívar
7. [7] Unidad Central del Valle del Cauca
8. [8] Universidad Ramón Llul
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Localización: RFMH Revista de la Facultad de Medicina Humana, ISSN-e 2308-0531, ISSN 1814-5469, Vol. 24, Nº. 3, 2024 (Ejemplar dedicado a: Revista de la Facultad de Medicina Humana)
Idioma: español
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Resumen
- Introducción: El cáncer de mama sigue siendo uno de los cánceres más frecuentes a nivel global, específicamente, el más frecuente en el sexo femenino. El uso de inteligencia artificial promete contribuir al diagnóstico precoz, a través de la imagenología. Previamente, no se ha descrito el panorama y avance de esta producción científica.
  
  Métodos: Estudio bibliométrico de corte transversal, que usó Scopus como fuente de datos. Se utilizó el paquete bibliometrix de R para el cálculo de indicadores bibliométricos y visualización de los resultados.
  
  Resultados: Se seleccionaron 1292 documentos, publicados entre 1989 y 2024. El 75,3% (n=973) fueron artículos con datos primarios, seguido de un 16,2% (n=209) correspondiente a revisiones. Se identificó una colaboración internacional del 26,5%, y un crecimiento anual de la producción del 10,78%. Se observó que, la clasificación de riesgo por screening, tomosíntesis digital de la mama, aprendizaje por transferencia, segmentación y selección por características, son las palabras clave más comúnmente usadas. En los últimos cinco años, el aprendizaje profundo y la mamografía, han sido los temas con mayor popularidad. La colaboración internacional, ha sido liderada por Estados Unidos, China y Reino Unido.
  
  Conclusiones: Se identificó un crecimiento notable en la investigación global sobre el uso de inteligencia artificial en imagenología para la detección de cáncer de mama, marcado a partir de la década del 2010, esencialmente por medio de publicación de artículos con datos primarios. La relación entre inteligencia artificial e imagenología para diagnóstico de cáncer de mama, se ha centrado en riesgo y predicción.