Enfoque bibliométrico de la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2.

Descripción del Articulo

La diabetes mellitus tipo 2 se manifiesta como una creciente epidemia que, en la actualidad, reporta que 1 de cada 9 adultos. Esta elevada prevalencia sumada a la gran cantidad de personas que no han sido diagnosticadas, o que no ocurren el seguimiento del diagnóstico, dificultan la eficacia de las...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cusma Pérez, Yadhira Medelyn
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2026
Institución:Universidad Señor de Sipan
Repositorio:USS-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/16896
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12802/16896
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Diabetes mellitus
Inteligencia artificial
Prevención
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27
Descripción
Sumario:La diabetes mellitus tipo 2 se manifiesta como una creciente epidemia que, en la actualidad, reporta que 1 de cada 9 adultos. Esta elevada prevalencia sumada a la gran cantidad de personas que no han sido diagnosticadas, o que no ocurren el seguimiento del diagnóstico, dificultan la eficacia de las medidas preventivas tradicionales. El objetivo del presente estudio fue describir la información general de la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2. El estudio fue básico, con diseño de régimen bibliométrico, con una muestra general de 129 estudios seleccionados mediante el enfoque de prisma. Las publicaciones se realizaron principalmente en 2025 con 30 artículos y un valor de R cuadrado de 0.5292, Journal of Diabetes Science and Technology fue la fuente con mayor impacto local, Ganie Shahid Mohammad y Malik Majid Bashir fueron los autores de mayor impacto local, el estudio de Zheng publicado en 2017 en International Journal of Medical Informatics fue el documento citado más importante, los términos más frecuentes en el mapa de árbol y mapa temático fueron human, non insulin dependent diabetes mellitus, female, article y machine learning, y en las redes de colaboración se organizaron 4 principales clústers de autores. Se concluyó que, respecto a la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2, se reportaron 129 documentos publicados en 112 fuentes, con una tasa de crecimiento anual de 8.44 %.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).