IA Generativa vs. PubMed ¿Qué herramienta es más efectiva para buscar información científica?
Coma-Campmany, Isabel (Consorci Sanitari de Terrassa)
Basagaña-Farrés, Míriam (Hospital Universitari Vall d'Hebron)
Caro Benito, Conxi (Fundació Docència i Recerca. Mútua de Terrassa)
Zaborras, Rosa (Universitat de Barcelona. CRAI Biblioteca del Campus clínic)
Montcusí Puig, Carme (Universitat Rovira i Virgili. CRAI Campus Catalunya)
Carles Pomar, Àngels (Universitat Autònoma de Barcelona. Biblioteca de Medicina)

Additional title:	Generative AI vs. PubMed : Which Tool Is More Effective for Scientific Information Retrieval?
Date:	2025
Abstract:	La búsqueda de información científica en el ámbito de las ciencias de la salud está experimentando una transformación sustancial con la incorporación de herramientas basadas en Inteligencia Artificial generativa (IA GEN). Frente al crecimiento exponencial de la literatura biomédica, se hace imprescindible el desarrollo de metodologías más eficientes, precisas y adaptadas a las necesidades del usuario. En este contexto, el presente estudio observacional, de carácter descriptivo-comparativo, analiza el impacto de la IA GEN en los procesos de revisión bibliográfica, evaluando su eficacia y eficiencia en comparación con el método tradicional de búsqueda a través de la base de datos PubMed. Los resultados cuantitativos y cualitativos, a partir de dos preguntas de investigación estructuradas, se han obtenidos mediante diversas herramientas de IA GEN y de PubMed. El estudio busca aportar evidencia sobre el potencial de estas herramientas para optimizar la investigación científica y favorecer una toma de decisiones más informada en el campo biomédico. Todo ello, sin obviar las limitaciones que actualmente aún se presentan. Los hallazgos contribuyen a promover un uso crítico, complementario y contextualizado de la IA GEN en la práctica investigadora.
Abstract:	The search for scientific information within the field of health sciences is undergoing a substantial transformation with the incorporation of tools based on generative Artificial Intelligence (GEN AI). Considering the exponential growth of biomedical literature, it has become essential to develop more efficient, accurate, and user-oriented methodologies. Within this context, the present observational study, with a descriptive-comparative design, analyzes the impact of GEN AI on literature review processes, evaluating its effectiveness and efficiency in comparison with the traditional search method through PubMed database. Quantitative and qualitative results, based on two structured research questions, were obtained using various generative AI tools as well as PubMed. The study aims to provide evidence on the potential of these tools to optimize scientific research and support more informed decision-making in the biomedical field, while also acknowledging the current limitations. The findings contribute to promoting a critical, complementary, and contextualized use of GEN AI in research practice.
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Language:	Castellà
Document:	Comunicació de congrés
Subject:	Inteligencia Artificial generativa ; PubMed ; Búsqueda de información científica ; Revisión bibliográfica ; Ciencias de la salud ; Generative Artificial Intelligence ; Scientific information retrieval ; Literature review ; Health sciences
Published in:	Jornadas Españolas de Información y Documentación FESABID. Vitoria-Gasteiz, 19 : 2025

19 p, 438.1 KB

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