Uso de inteligencia artificial en la gestión de servicios de salud: análisis bibliométrico

• Autores: Angélica María Jiménez Coronado, Hugo Gaspar Hernández Palma, Daniel Alfonso Mendoza Casseres
• Localización: Cuadernos Latinoamericanos de Administración, ISSN-e 2248-6011, ISSN 1900-5016, Vol. 22, Nº. 42, 2026 (Ejemplar dedicado a: Cuadernos Latinoamericanos de Administración)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Use of artificial intelligence in health services management: bibliometric analysis
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    La producción científica sobre inteligencia artificial en salud ha crecido con rapidez. Sin embargo, las aplicaciones relacionadas con la gestión de los servicios permanecen dispersas entre estudios clínicos, tecnológicos y organizacionales, lo que dificulta reconocer la estructura propia de este campo. La investigación tuvo como objetivo caracterizar la evolución, los actores y los núcleos temáticos de la literatura sobre inteligencia artificial aplicada a la gestión de servicios de salud. Se desarrolló un análisis bibliométrico descriptivo y de mapeo científico a partir de registros recuperados de Scopus con fecha de corte al 19 de marzo de 2026. Se incluyeron artículos publicados en inglés o español entre 2020 y 2026; los datos correspondientes a 2026 representan únicamente el periodo comprendido entre el 1 de enero y el 19 de marzo de ese año. Después de aplicar los criterios temporales, documentales y lingüísticos, el corpus quedó conformado por 325 artículos. Los metadatos se procesaron mediante Excel, Bibliometrix en R y VOSviewer para examinar la producción anual, la autoría, las fuentes, la distribución geográfica, la colaboración internacional y la coocurrencia de palabras clave. Los resultados muestran que 2023, 2024 y 2025 concentran el 72 % de los documentos, mientras que la participación de 1.696 autores y 236 fuentes evidencia una comunidad amplia y todavía fragmentada. La red temática articula el aprendizaje automático y la toma de decisiones con la gestión hospitalaria, la atención en salud y los factores humanos. Se concluye que la inteligencia artificial está adquiriendo un papel transversal en la administración sanitaria, aunque su consolidación depende de una mayor integración entre capacidades tecnológicas, condiciones organizacionales y mecanismos de gobernanza.

  • English

    Scientific production on artificial intelligence in health has grown rapidly. However, applications related to service management remain dispersed across clinical, technological, and organizational studies, making it difficult to identify the structure of this field. The objective of the research was to characterize the evolution, the main contributors, and thematic clusters of the literature on artificial intelligence applied to the management of health services. A descriptive bibliometric and science-mapping analysis was conducted from records retrieved from Scopus with a cut-off date of March 19, 2026. Articles published in English or Spanish between 2020 and 2026 were included; the 2026 data represent only the period from 1 January to 19 March of that year. After applying the temporal, documentary, and linguistic criteria, the final corpus comprised 325 articles. Metadata was processed using Excel, Bibliometrix in R, and VOSviewer to examine annual output, authorship, sources, geographic distribution, international collaboration, and keyword co-occurrence. The results show that 2023, 2024, and 2025 account for 72% of the documents, while the participation of 1,696 authors and 236 sources shows a large and still fragmented community. The thematic network articulates machine learning and decision-making with hospital management, health care, and human factors. It is concluded that artificial intelligence is assuming a cross-cutting role in health administration, although its consolidation depends on greater integration between technological capabilities, organizational conditions, and governance mechanisms.