Producción científica estudiantil y Agenda 2030: análisis lexicométrico asistido por inteligencia artificial en pregrado

Gerardo Iván Martínez Vizcaíno

doi:10.1590/SciELOPreprints.18306

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Gerardo Iván Martínez Vizcaíno Centro Nacional para la Prevención y Control del VIH/Sida y Hepatitis https://orcid.org/0000-0002-8122-4828

DOI:

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.18306

Palavras-chave:

Educación médica, Desarrollo Sostenible, Inteligencia Artificial, Investigación en Educación Médica

Resumo

Conclusiones: La investigación estudiantil refleja una maduración técnica y científica, pero persiste una "ceguera técnica" hacia problemas estructurales y determinantes sociales de salud global. La alta concentración en patologías individuales y urbanas, frente al silencio en temas de justicia social y vulnerabilidad regional, sugiere la necesidad de reorientar las líneas de investigación en el pregrado. El modelo ACAIA demostró ser una herramienta disruptiva para la gestión de grandes volúmenes de datos en educación médica, permitiendo una toma de decisiones informada para mejorar la pertinencia social de la currícula frente a los desafíos de la Agenda 2030.

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Biografia do Autor

Gerardo Iván Martínez Vizcaíno, Centro Nacional para la Prevención y Control del VIH/Sida y Hepatitis

Gerardo Iván Martínez Vizcaíno, MSc, is a PhD candidate in Public Health at the University of Guadalajara (CUCS). He currently serves as Civil Society Liaison at the Directorate of Prevention and Social Participation of Mexico's National Center for the Prevention and Control of HIV and AIDS (Censida). His professional and research focus encompasses public health, HIV prevention, LGBT+ health, and community engagement.