Dados do Trabalho

Título

Desenvolvimento de uma Ferramenta Baseada em Inteligência Artificial para Apoio na Análise Cienciométrica e Revisões Sistemáticas de Literatura na Tuberculose

Introdução

 O uso de Inteligência Artificial (IA) na análise cientométrica têm inovado ao introduzir novas técnicas para revisões sistemáticas. Este estudo desenvolve um protótipo em Python que combina estatística descritiva e IA para analisar padrões e identificar referências sobre a Tuberculose (TB) na compreensão do estado da arte da doença na América do Sul. 

Objetivo (s)

Avaliar uma ferramenta em Python, utilizando IA, para apoiar a análise Cienciométrica e a construção de revisões sistemáticas de literatura. 

Material e Métodos

O desenvolvimento de uma ferramenta em Python para revisão sistemática foi realizada utilizando bibliotecas avançadas como numpy, pandas e pyBibX, visando processar e analisar grandes volumes de dados bibliográficos armazenados em um arquivo CSV. A ferramenta implementa funcionalidades como a detecção e remoção de duplicatas, extração de metadados e visualização de dados por meio de tabelas e gráficos interativos. Ela também oferece recursos para geração de nuvens de palavras a partir de resumos, títulos e palavras-chaves, além de permitir a análise n-gramas para identificar padrões linguísticos frequentes na TB. A ferramenta facilita a projeção interativa de documentos baseados em técnicas de redução de dimensionalidade, como UMAP e SVD, permitindo a visualização de clusters e a classificação de documentos em diferentes grupos

Resultados e Conclusão

Para obter os resultados foi utilizado um script em Python que processou e analisou um conjunto de 1110 na PubMed e Scielo, artigos sobre tuberculose na América do Sul, cobrindo o período de 2013 a 2023. O script, utilizou bibliotecas como pandas e matplotlib, carregou os dados de referências no formato bibtex, filtrou e analisou o número de publicações anuais, identificou o idioma predominante das publicações e calculou a média de citações por artigos. A partir dos dados processados, foram geradas visualizações para mostrar a tendências de publicações, o número de publicações e o impacto das principais revistas cientificas locais. A Análise revelou que a maioria dos artigos foi publicada em inglês e destacou os estudos mais citados, como os de Murray et al na Lancet e Jostins et al na Nature. Conclui-se que o uso da IA aprimora a construção de revisões sobre tuberculose ao automatizar as análises de dados e identifica padrões complexos e otimiza com eficiência pesquisa em TB. 

Palavras Chave

Inteligência Artificial Revisão Sistemática Tuberculose Python Análise Cientométrica