Inteligencia artificial en el diagnóstico y tratamiento endodóntico: análisis bibliométrico y de mapeo científico

Resumen

Este estudio tuvo como objetivo mapear las tendencias globales de investigación, la estructura intelectual y los temas emergentes en las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico y tratamiento endodóntico, mediante enfoques bibliométricos y de mapeo científico. Se realizó una búsqueda exhaustiva en la base de datos Web of Science Core Collection el 20 de julio de 2025, sin restricciones temporales. Los registros fueron evaluados de manera independiente por dos revisores de acuerdo con criterios de inclusión y exclusión. Los datos bibliométricos se analizaron con Microsoft Excel, RStudio (paquete bibliometrix), VOSviewer y CiteSpace. Los indicadores evaluados incluyeron la producción científica anual, el impacto de citación, las principales revistas y países, las redes de colaboración, la coocurrencia de palabras clave, los clústeres de co-citación y los picos de citación. De los 121 registros identificados, 72 artículos cumplieron con los criterios de inclusión. La producción científica aumentó notablemente después de 2022, con más de la mitad de las publicaciones apareciendo durante el período 2024-2025. Journal of Dentistry y Journal of Endodontics mostraron el mayor impacto de citación. China, Estados Unidos, Alemania, India y Turquía fueron los países más productivos. Se identificaron cuatro clústeres temáticos principales, que incluyeron síntesis de evidencia basada en revisiones, flujos de trabajo metodológicos, aplicaciones de imágenes basadas en redes neuronales convolucionales y perspectivas futuras de investigación. El análisis de picos de citación reveló un interés emergente en técnicas de segmentación, diagnóstico basado en CBCT y aplicaciones de aprendizaje profundo. La investigación sobre el uso de IA en endodoncia ha experimentado un rápido crecimiento, con un fuerte enfoque en aplicaciones diagnósticas y clínicas basadas en imágenes. Las futuras investigaciones deberían enfatizar la validación multicéntrica, el desarrollo de marcos metodológicos estandarizados y la integración ética en la práctica clínica.