Capítulo 21. Modelos y aplicaciones de machine learning en la estratificación de riesgo clínico

Este libro colectivo explora cómo la inteligencia artificial se integra en la práctica de la investigación científica desde experiencias concretas de investigadoras, investigadores y docentes. Reúne casos, métodos y usos actuales de la inteligencia artificial a lo largo del ciclo de la investigación: búsqueda y gestión de información, análisis de datos, redacción académica y comunicación científica, así como la construcción de redes referenciales y el análisis de contenido. Las contribuciones invitan a una reflexión crítica sobre beneficios, limitaciones, implicaciones éticas y riesgos de dependencia tecnológica, subrayando que la inteligencia artificial debe asumirse como herramienta complementaria, sin sustituir el papel central del investigador en la creación y validación del conocimiento.