Resumen

CARBAJAL-DEGANTE, Erik; HERNANDEZ GUTIERREZ, Myrna  y  SANCHEZ-MENDIOLA, Melchor. Hacia revisiones de la literatura más eficientes potenciadas por inteligencia artificial. Investigación educ. médica [online]. 2023, vol.12, n.47, pp.111-119.  Epub 01-Dic-2023. ISSN 2007-5057.  https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2023.47.23526.

Las revisiones de la literatura para tareas de investiga ción y docencia se enfrentan cada vez más a nuevos retos, debido principalmente al crecimiento considera ble del material bibliográfico en todas las disciplinas. Esencialmente, la búsqueda y selección de información se tornan exhaustivas y agotadoras debido a la falta de organización en la recopilación sistemática de documen tos, así como el manejo incorrecto de los metadatos y la gran variabilidad en los resultados que ofrecen los mecanismos automáticos de consulta. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la revisión de la literatura al emplear sistemas capaces de analizar e interpretar el contenido de muchos documentos en una forma rápida, así como ofrecer resultados con un nivel de precisión mayor que los motores de búsqueda tradicionales. Este trabajo tiene como objetivo describir los avances recientes en la etapa de acoplamiento in teligente de los métodos para la revisión de la literatura académica, refiriendo al uso de herramientas de apren dizaje automático y aprendizaje profundo asociadas a la optimización en el procesamiento del lenguaje natural. Finalmente se abordan las implicaciones que conlleva emplear sistemas capaces de omitir juicios y tomar de cisiones con respecto a la utilidad y relevancia de los datos analizados.

Palabras llave : Revisión de la literatura; inteligencia artificial; aprendizaje automático; aprendizaje profundo.

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