Introducción: la inteligencia artificial ha experimentado una adopción acelerada en la investigación clínica. Objetivo: describir la producción científica sobre IA aplicada a ECNT en Scopus en el año 2024. Métodos: se extrajeron y procesaron metadatos de publicaciones indexadas en Scopus para el año 2024. El análisis se realizó empleando las herramientas bibliometrix (en R), VOSviewer y CiteSpace. Se calcularon indicadores bibliométricos clásicos (conteo de documentos, citaciones, índice h) y de colaboración, y se ejecutaron análisis de co-palabras y mapeo de clústeres temáticos para visualizar la estructura intelectual del campo. Resultados: el corpus final incluyó 9.181 documentos. El análisis reveló una alta concentración temática en oncología, identificándose cuatro clústeres dominantes de investigación. Se observó un nivel moderado de colaboración internacional y un índice h global de 47 para el corpus, indicando un impacto científico considerable. China tuvo la producción científica y autores más destacados en el campo. Conclusiones: la producción investigativa de 2024 evidencia la rápida expansión del campo, con un enfoque predominante en la neoplasia. Se subraya la necesidad de priorizar la validación externa de los algoritmos, el desarrollo de estándares de reporte estandarizados y la creación de marcos regulatorios sólidos que faciliten una traducción clínica efectiva de estas tecnologías.