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dc.contributor.advisorRamírez García, Edgar Antonio
dc.contributor.advisorMeza Sánchez, Graciela Rocío
dc.contributor.authorHernández López, Cecilia
dc.date.accessioned2024-12-26T13:29:23Z
dc.date.available2024-12-26T13:29:23Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.other616.9362007 H43 2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12737/10791
dc.description.abstractIntroduction: Malaria is one of the most prevalent infectious diseases globally, especially in developing countries. In recent years, artificial intelligence (AI) has proven to be a promising tool in the research and management of diseases such as malaria. However, the scientific production on the intersection between malaria and AI requires a bibliometric analysis to understand its trends and development patterns. Objective: To describe the scientific production on Malaria and Artificial Intelligence studies in Scopus and Web of Science databases, from January 2000 to June 2024. Methods: A bibliometric study was conducted, using a cross-sectional and retrospective approach. Population: The population included all articles published in the Scopus and Web of Science databases within the specified period, resulting in a final sample of 525 articles after filtering for duplicates. Results: Scientific production in this field has shown significant growth since 2017, peaking in 2022 with 86 publications. The United States leads in terms of number of publications (383), followed by the United Kingdom (231) and India (218). The most productive institutions were the University of Oxford and the London School of Hygiene and Tropical Medicine. The most frequent keywords in the studies included “malaria,” “plasmodium falciparum,” and “machine learning,” highlighting the focus of artificial intelligence in malaria diagnosis and management. Conclusion: The bibliometric analysis demonstrates a growing integration of artificial intelligence in malaria studies, concentrated in countries with greater technological resources. This interdisciplinary approach presents opportunities for research expansion, especially in endemic regions.en_US
dc.description.abstractIntroducción: La malaria es una de las enfermedades infecciosas más prevalentes a nivel global, especialmente en países en desarrollo. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta prometedora en la investigación y manejo de enfermedades como la malaria. Sin embargo, la producción científica sobre la intersección entre la malaria e IA requiere un análisis bibliométrico que permita comprender sus tendencias y patrones de desarrollo. Objetivo: Describir la producción científica sobre estudios en Malaria e Inteligencia Artificial en bases de datos de Scopus y Web of Science, de enero de 2000 a junio de 2024. Método: Se realizó un estudio bibliométrico, empleando un enfoque transversal y retrospectivo. Población: La población incluyó todos los artículos publicados en las bases de datos Scopus y Web of Science dentro del periodo especificado, resultando en una muestra final de 525 artículos tras la depuración de duplicados. Resultados: La producción científica en este campo ha mostrado un crecimiento significativo desde 2017, alcanzando su punto máximo en 2022 con 86 publicaciones. Estados Unidos lidera en cuanto a cantidad de publicaciones (383), seguido por el Reino Unido (231) e India (218). Las instituciones más productivas fueron la University of Oxford y la London School of Hygiene and Tropical Medicine. Las palabras clave más frecuentes en los estudios incluyen "malaria", "plasmodium falciparum," y "aprendizaje automático," destacando el enfoque de la inteligencia artificial en el diagnóstico y manejo de la malaria. Conclusión: El análisis bibliométrico demuestra una creciente integración de la inteligencia artificial en los estudios sobre malaria, concentrada en países con mayores recursos tecnológicos. Este enfoque interdisciplinario presenta oportunidades para la expansión de la investigación, especialmente en regiones endémicas.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de la Amazonía Peruanaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectMalariaes_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectPublicación cientificaes_PE
dc.subjectBibliometríaes_PE
dc.titleAnálisis bibliométrico de la producción científica sobre estudios en malaria e inteligencia artificial 2000 – 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineMedicina Humanaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Medicina Humanaes_PE
thesis.degree.nameMédico Cirujanoes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08es_PE
renati.author.dni70600529
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0881-0839
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5752-8824
renati.advisor.dni41561892
renati.advisor.dni05275499
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.discipline912016es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.jurorParimango Álvarez, Marcos Hugo
renati.jurorCoral Gonzalez, Carlos Alberto
renati.jurorZevallos Villegas, Karine
dc.publisher.countryPEes_PE


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