AUTISMO E A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UM ESTUDO A PARTIR DAS LEIS DE LOTKA, BRADFORD E ZIPF

Este estudo tem como objetivo aplicar as leis da bibliometria para investigar a distribuição da produção científica sobre Autismo e Inteligência Artificial e identificar as fontes mais relevantes e a concentração de publicações, além obter insights sobre a produtividade dos autores nessa área. Para isso, foram utilizadas as leis de Lotka, Bradford e Zipf para analisar a produção científica em duas bases de dados, Scopus e Web of Science (WoS). Os resultados indicam que a produção científica sobre o uso da Inteligência Artificial e autismo tem crescido nos últimos anos, com um número restrito de pesquisadores da área da computação produzindo a maior parte dos artigos. As principais palavras-chave relacionadas ao tema incluem “autismo”, “inteligência artificial”, “diagnóstico” e “tratamento”. Além disso, a análise bibliométrica revelou que a maioria dos artigos foi publicada em periódicos de alto impacto na área de computação e medicina. Dessa forma, merece destaque a importância de abordagens interdisciplinares para entender melhor o TEA e desenvolver soluções eficazes para o diagnóstico e tratamento. No entanto, o estudo apresenta algumas limitações, como a análise bibliométrica não permitir avaliar a qualidade dos artigos incluídos na amostra, apenas a quantidade. Além disso, a análise se concentrou principalmente na produção científica sobre o tema, sem avaliar a implementação prática da IA no diagnóstico e tratamento do TEA. Portanto, são necessárias mais pesquisas para avaliar a eficácia da IA no diagnóstico e tratamento do TEA e para desenvolver soluções mais acessíveis e eficazes para as pessoas com TEA e suas famílias.