Impacto acadêmico e atenção on-line de pesquisas sobre inteligência artificial na área da saúde: análise de dados bibliométricos e altmétricos

Objetivo: A inteligência artificial, como campo interdisciplinar, tem sua literatura presente em diversas áreas do conhecimento e suas aplicações têm oferecido importantes contribuições para os campos científicos que a ela se dedicam. Este estudo tem por objetivo analisar a produção científica sobre inteligência artificial em artigos científicos de acesso aberto na área da saúde e compreender seus indicadores de impacto.Método: Trata-se de pesquisa descritiva, exploratória e quantitativa, que utiliza técnicas bibliométricas e altmétricas em complementaridade, a fim de averiguar o impacto acadêmico por meio dos dados de citações e a atenção on-line pelas menções encontradas nas fontes da Web Social. Os dados da produção e suas métricas de citação foram obtidos em consultas a Dimensions; e os dados altmétricos recuperados via Altmetric Explorer.Resultado: Ao todo foram analisados 3.121 artigos publicados entre 2014 e 2019. A distribuição temporal demonstrou-se crescente, tendo 2019 a maior concentração de artigos. O impacto acadêmico registrou cobertura de 70,81% dos artigos com dados de citações e, para a visibilidade, 61,93% obtiveram dados altmétricos referentes às menções na Web Social. As citações são frequentes em artigos antigos e a atenção on-line é maior para publicações recentes. As mídias sociais são as fontes com maior quantidade de menções, seguidas pelos portais de notícias e blogs.Conclusões: Considera-se que, ao complementar os estudos métricos tradicionais, como os bibliométricos e de citação, a altmetria e seus indicadores alternativos possibilitam uma compreensão considerada mais ampla do real impacto causado pelas produções científicas.