Aprendizado de máquina (machine learning) em cuidados intensivos: análise cientométrica

Lima, Clenya Rejane Barros de

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Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS)
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dc.contributor.advisor	Silva, Carlos Roberto Lyra da
dc.contributor.author	Lima, Clenya Rejane Barros de
dc.date.accessioned	2023-01-23T12:05:53Z
dc.date.available	2023-01-23T12:05:53Z
dc.date.issued	2021-04-06
dc.identifier.citation	LIMA, Clenya Rejane Barros de. Aprendizado de máquina (machine learning) em cuidados intensivos: análise cientométrica. 2021. 156 f. Tese (Doutorado em Enfermagem e Biociências) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/13578
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Aprendizado de máquina (machine learning) em cuidados intensivos: análise cientométrica	pt_BR
dc.title.alternative	Machine learning in intensive care: scientometric analysis	pt_BR
dc.type	doctoralThesis	pt_BR
dc.contributor.referee	Silva, Carlos Roberto Lyra da
dc.contributor.referee	Oliveira, Saula Leite
dc.contributor.referee	Urquiza, Marcelle Alencar
dc.contributor.referee	Silva, Roberto Carlos Lyra da
dc.contributor.referee	Costa, Eva Maria
dc.contributor.referee	Peres, Land Mary Freitas
dc.contributor.referee	Silva, Wender Antônio da
dc.contributor.referee	Peregrino, Antônio Augusto de Freitas
dc.degree.department	CCBS	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Enfermagem e Biociências	pt_BR
dc.subject.cnpq	Ciências da Saúde	pt_BR
dc.subject.en	Artificial intelligence	pt_BR
dc.subject.en	Intensive care unit	pt_BR
dc.subject.en	Scientific production	pt_BR
dc.description.abstracten	The increasing availability of clinical data and the evolution in the studies of machine learning algorithms contemplate a variety of solutions in the health area. Publications in the field of machine learning in intensive care have increased significantly in recent years, and knowing this scientific production contributes to fill a gap in the literature on the subject, cooperating to direct research. It was proposed as a thesis that the scientific production on machine learning in intensive care demonstrates the emergence of the theme for the area of Health and its approximation with the area of Computer Science. The general objective of the research was to characterize the scientific production on the use of machine learning in intensive care in the period from 2000 to 2020 in the Scopus database. This is a research with a mixed method approach, of a descriptive and exploratory character, and as a means of investigation bibliometric and scientometric analysis was applied using the RStudio software and its Biblioshiny web interface. As a result, 568 documents dealing with the topic were obtained. It was found that a considerable part of the research in this field has its origins in the areas of Medicine and Computer Science and the most devoted journals, articles and authors were identified, with the collaboration, co-quotation and co-occurrence networks being tracked. Research trends on the topic were also pointed out, providing guidance for future studies. This research also showed that scientific production on the use of machine learning in intensive care is an emerging theme, identifying the great potential of applications that provide solutions for maintaining life in intensive care units.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	A crescente disponibilidade de dados clínicos e a evolução nos estudos de algoritmos de aprendizado de máquina contemplam uma variedade de soluções na área da saúde. As publicações no campo do aprendizado de máquina em cuidados intensivos tiveram sua quantidade aumentada significativamente nos últimos anos, e conhecer essa produção científica contribui para o preenchimento de uma lacuna existente na literatura sobre o assunto, cooperando para um direcionamento de pesquisas. Teve-se como proposição de tese que a produção científica sobre aprendizado de máquina em cuidados intensivos demonstra a emergência do tema para área de Saúde e a sua aproximação com a área de Ciência da Computação. O objetivo geral da pesquisa foi caracterizar a produção científica sobre o uso do aprendizado de máquina em cuidados intensivos no período de 2000 a 2020 na base de dados Scopus. Trata-se de pesquisa com abordagem de métodos mistos, de caráter descritivo e exploratório, e como meios de investigação aplicou-se a análise bibliométrica e cientométrica com a utilização do software RStudio e sua interface web Biblioshiny. Obteve-se como resultados 568 documentos que abordavam sobre o tema. Constatou-se que parcela considerável das pesquisas neste campo tem origem nas áreas de Medicina e Ciência da Computação e foram identificados os periódicos, artigos e autores mais devotados, sendo rastreada as redes de colaboração, cocitação e coocorrência. Também foram apontadas as tendências em pesquisa sobre o tema, fornecendo um direcionamento para futuros estudos. Esta pesquisa evidenciou, ainda, que a produção científica sobre uso do aprendizado de máquina em cuidados intensivos é um tema emergente, identificando o grande potencial de aplicações que proporcionam soluções na manutenção da vida nas unidades de terapia intensiva.	pt_BR
dc.subject.pt	Inteligência artificial	pt_BR
dc.subject.pt	Unidade de terapia intensiva	pt_BR
dc.subject.pt	Produção científica	pt_BR