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Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://hdl.handle.net/20.500.12423/4264
Titel: Inteligencia artificial aplicada en la odontología: revisión sistemática de la literatura
Autor(en): Cieza Bances, Paola Elizabeth
Adviser: Reyes Burgos, Karla Cecilia
metadata.renati.advisor.orcid: https://orcid.org/0000-0003-3520-5076
Stichwörter: Inteligencia artificial
Odontología
Herausgeber: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
Country of publication: PE
Erscheinungsdatum: 2020
Zitierform: P. E. Cieza, “Inteligencia artificial aplicada en la odontología: revisión sistemática de la literatura,” Bachiller, Facultad de Ingeniería, Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú, 2020. [En línea]. Disponible en:
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12423/4264
Zusammenfassung: La presente revisión sistemática de la literatura tiene como objetivo recopilar los principales trabajos de investigación que hayan aplicado la inteligencia artificial en la odontología. Para cumplir con este objetivo, se realizó una búsqueda en tres bases de datos: ProQuest Central, IEEE Xplore y ScienceDirect, dónde se utilizó la cadena de búsqueda “Inteligencia artificial en la odontología” limitando los resultados a las publicaciones hechas desde el año 2017 al año 2020. Posteriormente, se aplicaron criterios de inclusión y exclusión, para finalmente evaluar la calidad de forma manual. Se inició con 180 artículos, de los cuales fueron seleccionados 15, siendo estos, las fuentes de información primaria. Los documentos se agruparon por: países, logrando de esta manera saber cuál de ellos mostraba un mayor interés en la aplicación de la inteligencia artificial en la odontología; por año, y así dar a conocer en cual hubo más productividad de investigaciones y por revistas, con el propósito de notar en cuál se publica más sobre la inteligencia artificial aplicada en la odontología. Finalmente, se concluyó que los países de Estados Unidos y Reino Unido son los que tienen mayor interés en estos estudios, con mayor acogida en el año 2020. Además, la revista IEEE Access fue la que obtuvo el mayor porcentaje de publicaciones con un 27%.
metadata.renati.type: http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion
metadata.renati.level: http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#bachiller
Enthalten in den Sammlungen:Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación

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