Inteligencia artificial aplicada al sector nutrición: una revisión sistemática de la literatura

• Autor: Bravo Hidalgo, Nicole Adriana
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/6982
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/6982
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Salud; Nutrición; Inteligencia artificial; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Esta revisión sistemática de la literatura tuvo como objetivo analizar distintos documentos que hayan aplicado el tema de la inteligencia artificial en el sector de la nutrición. Se dispuso del uso de tres bases de datos: ProQuest, Scopus y IEEE Xplore para la recopilación y posterior desarrollo del objetivo, además, se definió el tiempo de estas investigaciones a los últimos tres años. Después de ello, se aplicaron los criterios de exclusión/inclusión seguidos con los de calidad, para que finalmente se seleccionen doce documentos, siendo estos la fuente de respuesta a las preguntas planteadas. A lo largo de este artículo se tuvieron que clasificar las investigaciones restantes por países, pudiendo así conocer cuál fue el que más contribuyó al tema aplicado; por técnica o algoritmo con la finalidad de saber cuál fue la más empleada y, por último, por público objetivo, para así poder reconocer al tipo de población a la cuál va dirigida con mayor importancia. Se concluyó que los países con mayor aporte fueron los asiáticos con Corea del Sur y Malasia y el europeo con Italia; además, de reconocer que la técnica más popular es redes neuronales, y, por último, que el público objetivo al cual está más orientado son adultos mayores, público general y personas diagnosticadas con diabetes.