Avances en el aprovechamiento de biopolímeros y productos peruanos
Análisis bibliométrico
DOI:
https://doi.org/10.51252/rcsi.v3i1.489Palabras clave:
redes neuronales, sistemas de recomendación, aprendizaje profundo, nutriciónResumen
El estudio presenta un análisis bibliométrico sobre la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en investigaciones relacionadas con hábitos alimentarios. Se analizaron 233 documentos extraídos de la base de datos Scopus desde 1990 hasta 2020, identificando las principales tendencias en la producción científica, fuentes de publicación, afiliaciones institucionales y redes de colaboración. Los resultados muestran un crecimiento exponencial en el número de publicaciones a partir de 2015, atribuible a los avances en IA y al creciente interés en la salud pública. La revista "Lecture Notes in Computer Science" es la fuente con más publicaciones en este campo, seguida por "ACM International Conference Proceeding Series". Las instituciones con mayor producción son el "Weizmann Institute of Science" y la "University of Bari". Asimismo, el análisis de palabras clave destaca la relevancia de técnicas como "machine learning", "deep learning" y "neural networks". Los mapas de colaboración reflejan que Estados Unidos y China son líderes en producción y coautoría. El estudio concluye que la IA ha tenido un impacto creciente en la investigación de hábitos alimentarios, resaltando su importancia como una herramienta emergente para mejorar la comprensión de los hábitos alimentarios y promover intervenciones personalizadas y eficaces en salud pública.
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