Framing thematic trends around computational methods research in health sciences

• Oscuvilca Tapia, Elsa Carmen ^[1] ; Bermejo-Sánchez, Fredy Ruperto ^[1] ; Noreña-Lucho, Miriam Milagros ^[1] ; Estrada-Choque, Efraín Ademar ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

     Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

     Huacho, Perú

     
• Localización: Revista científica de sistemas e informática, ISSN-e 2709-992X, Vol. 5, Nº. 1, 2025 (Ejemplar dedicado a: Revista Científica de Sistemas e Informática; e838)
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Delineando las tendencias temáticas en torno a la investigación de métodos computacionales en ciencias de la salud
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    In this study, we adopted the term co-occurrence analysis method to explore the thematic trends in the literature regarding computational methods applied to health science. We will outline the key topics and subtopics that characterize this area of research. The Visualization of Similarities (VOS) algorithm was utilized to represent the relationships between keywords, identifying thematic clusters. Five clusters were identified: computational methods and modeling, computational chemistry and molecular dynamics, computational biology and data analysis, computational methods and biological models, and computational modeling and drug design. The study indicates that integrating computational methods in health sciences is a continuously expanding field. Key applications include modeling biological processes, simulating molecular interactions, and optimizing medical treatments. The various clusters analyzed demonstrate that computational tools enhance the exploration of biomedical phenomena and improve the accuracy of diagnoses, the personalization of therapies, and the efficiency of pharmaceutical research.