Análisis bibliométrico de la inteligencia artificial generativa en la educación médica entre 2021 y 2026
Resumen
Introducción: La inteligencia artificial generativa irrumpió en la educación médica y provocó un crecimiento acelerado de publicaciones sobre su integración en la formación de profesionales de la salud. Se desconoce cómo se estructura esa producción científica en cuanto a volumen, procedencia, revistas de difusión y tendencias temáticas.
Objetivo: Analizar la producción científica sobre inteligencia artificial generativa en educación médica indexada en Scopus entre 2021 y 2026.
Métodos: Se realizó un estudio bibliométrico descriptivo. El universo estuvo constituido por los documentos indexados en Scopus que abordaron la inteligencia artificial generativa en la educación médica, recuperados mediante una estrategia de búsqueda aplicada a título, resumen y palabras clave. Se analizaron indicadores de productividad, de impacto y de tendencias temáticas, mediante estadística descriptiva y análisis de coocurrencia de palabras clave con rutinas desarrolladas en Python.
Resultados: La muestra reunió 3223 documentos, con crecimiento sostenido desde 2023, y el 90,4 % publicado entre 2024 y 2026. Predominó el artículo original (72,9 %). Estados Unidos (27,0 %) y China (12,7 %) lideraron la producción, con participación iberoamericana marginal. JMIR Medical Education encabezó las revistas. Los documentos acumularon 52 761 citas (promedio de 16,4) y la red de palabras clave quedó conformada por 132 términos en cuatro clústeres temáticos.
Conclusiones: La producción se caracterizó por un crecimiento acelerado y reciente, concentrado en pocos países y revistas especializadas, con desplazamiento temático hacia el uso responsable de estas herramientas y vacíos de investigación desde América Latina.
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Derechos de autor 2026 Mario Alexander Aguilar Balseca, Joane Nicole Aguilar Balseca, Daniel Alberto Hidrovo Moreno, Laura Katheryne Hernández León
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