Mapeamento das áreas de aplicação de métodos computacionais na audiologia: uma análise bibliométrica baseada em inteligência artificial (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: JACOB, LILIAN CÁSSIA BORNIA - FOB ; ALVARENGA, KATIA DE FREITAS - FOB ; MATOS, HECTOR GABRIEL CORRALE DE - FOB ; GARRIDO, SARAH RODRIGUES THANIS - FOB ; CARDOSO, MARIA JULIA FERREIRA - FOB
- Unidade: FOB
- Subjects: AUDIOLOGIA; INFORMÁTICA MÉDICA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; BIBLIOMETRIA
- Language: Português
- Abstract: Introdução: Métodos computacionais utilizam sistemas digitais para resolver problemas complexos e fundamentam a audiologia computacional. É crescente o volume de pesquisas sobre a aplicação desses métodos na audiologia e áreas relacionadas. Cabe identificar temáticas e contextos de uso para entender o desenvolvimento da área e orientar novos estudos. O mapeamento da literatura é utilizado para categorização de estudos e orientação de revisões metodologicamente avançadas ou identificando lacunas de conhecimento. Essa síntese da literatura possibilita uma compreensão inicial do volume de produções pela visualização da quantidade e características dos estudos sobre determinado tema. Revisões de literatura podem ser facilitadas pela inteligência artificial para reduzir vieses e automatização da análise e visualização de categorias temáticas. Objetivo: Utilizar modelos de inteligência artificial para mapeamento de áreas de aplicação de métodos computacionais na audiologia. Metodologia: Trata-se de um estudo de mapeamento da literatura pela análise computacional de dados bibliométricos. Foram levantados descritores no Medical Subject Headings estruturados na estratégia: Abstract-Title-Keywords (("artificial intelligence" OR "large language models" OR "machine learning" OR "natural language processing" OR "predictive algorithms") AND (hearing* OR audiology) AND human). Foi realizada busca em junho de 2024 nas bases: Scopus (1,147), PubMed (491), IEEE Xplore (489), ACM (56) e SpringerLink (278). As fontes foram consideradas pela relevância na intersecção entre ciências da saúde e computação. Nenhuma limitação de acesso, idioma, tipo de documento ou data foi aplicada. Todas as informações bibliográficas disponíveis foram salvas em arquivos CSV e BibTex. Os arquivos foram importados em um programa desenvolvido em Python (v3.12.4) usando a biblioteca LitStudy (v1.0.6)na plataforma Google Colab. O programa executou: verificação dos arquivos para remoção de publicações duplicadas (técnica de intersecção de conjuntos); construção de Córpus (coleção textual das publicações); aplicação de Processamento de Linguagem Natural no Córpus com base na contagem de combinações específicas de palavras (modelo probabilístico de n-gramas); aplicação de Aprendizado de Máquina (modelo de Fatoração de Matrizes NãoNegativas) para identificar tópicos temáticos principais no Córpus; seleção de publicações por indexação e filtro de palavras específicas por título; e visualização bibliométrica usando componentes gráficos (numpy, pandas, matplotlib e seaborn) para tabulação, nuvem de tópicos e gráficos bidimensionais de relação dos dados bibliográficos. Todos os recursos estão sob licença opensource. Resultados: 2,461 publicações foram analisadas e 511 excluídas por duplicação. O modelo categorizou 1,950 publicações adicionadas ao Córpus nas áreas temáticas: A1 (sound, localization, audio, source, signal); A2 (sign, sign language, language, communication, translation); A3 (prediction, patients, disease, model, machine); A4 (robot, technology, intelligence, interaction, artificial); A5 (tinnitus, treatment, encyclopedia, brain); A6 (speech, noise, music, emotion, listeners); A7 (abstract, meeting, medicine); A8 (engineering, conference, biomedical); A9 (age, loss, audiogram, auditory, threshold); A10 (gestures, hand, recognition, communication). Foram produzidas visualizações gráficas e indexação das produções nas áreas temáticas. Conclusão: O mapeamento bibliométrico identificou dez áreas possíveis de aplicação de métodos computacionais na audiologia nas publicações analisadas. A utilização da inteligência artificial em revisões de literatura pode ser explorada como uma ferramenta para visualização e categorização temática.
- Imprenta:
- Publisher: Faculdade de Odontologia de Bauru, Universidade de São Paulo
- Publisher place: Bauru
- Date published: 2024
- Source:
- Conference titles: Congresso Fonoaudiológico de Bauru "Profa. Dra. Wanderleia Quinhoneiro Blasca" - COFAB
-
ABNT
MATOS, Hector Gabriel Corrale de et al. Mapeamento das áreas de aplicação de métodos computacionais na audiologia: uma análise bibliométrica baseada em inteligência artificial. 2024, Anais.. Bauru: Faculdade de Odontologia de Bauru, Universidade de São Paulo, 2024. . Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Matos, H. G. C. de, Garrido, S. R. T., Cardoso, M. J. F., Morata, T. C., Alvarenga, K. de F., & Jacob, L. C. B. (2024). Mapeamento das áreas de aplicação de métodos computacionais na audiologia: uma análise bibliométrica baseada em inteligência artificial. In Anais. Bauru: Faculdade de Odontologia de Bauru, Universidade de São Paulo. -
NLM
Matos HGC de, Garrido SRT, Cardoso MJF, Morata TC, Alvarenga K de F, Jacob LCB. Mapeamento das áreas de aplicação de métodos computacionais na audiologia: uma análise bibliométrica baseada em inteligência artificial. Anais. 2024 ;[citado 2026 abr. 01 ] -
Vancouver
Matos HGC de, Garrido SRT, Cardoso MJF, Morata TC, Alvarenga K de F, Jacob LCB. Mapeamento das áreas de aplicação de métodos computacionais na audiologia: uma análise bibliométrica baseada em inteligência artificial. Anais. 2024 ;[citado 2026 abr. 01 ] - Uso das metodologias computacionais Python, Julia, R e MATLAB na pesquisa audiológica: revisão de escopo
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