Delineando las tendencias temáticas en torno a la investigación de métodos computacionales en ciencias de la salud
En este estudio, adoptamos el término método de análisis de coocurrencia para explorar las tendencias temáticas en la literatura sobre métodos computacionales aplicados a las ciencias de la salud. Esbozamos los temas y subtemas clave que caracterizan esta área de investigación. Se utilizó el algori...
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| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Nacional de San Martín
2025-01-01
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| Series: | Revista Científica de Sistemas e Informática |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.unsm.edu.pe/index.php/rcsi/article/view/913 |
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| Summary: | En este estudio, adoptamos el término método de análisis de coocurrencia para explorar las tendencias temáticas en la literatura sobre métodos computacionales aplicados a las ciencias de la salud. Esbozamos los temas y subtemas clave que caracterizan esta área de investigación. Se utilizó el algoritmo Visualization of Similarities (VOS) para representar las relaciones entre palabras clave en sus grupos temáticos. Se detectaron cinco grupos: métodos computacionales y modelización, química computacional y dinámica molecular, biología computacional y análisis de datos, métodos computacionales y modelos biológicos, y modelización computacional y diseño de fármacos. El estudio indica que la integración de métodos computacionales en las ciencias de la salud es un campo en continua expansión. Las aplicaciones clave incluyen la modelización de procesos biológicos, la simulación de interacciones moleculares y la optimización de tratamientos médicos. Los diversos grupos analizados demuestran que las herramientas computacionales mejoran la exploración de los fenómenos biomédicos y aumentan la precisión de los diagnósticos, la personalización de las terapias y la eficiencia de la investigación farmacéutica.
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| ISSN: | 2709-992X |