Gilton José Ferreira da Silva

This study conducts a bibliometric analysis of the use of dashboards in public health data management between 2012 and 2024. The aim is to identify scientific trends, key authors, countries, journals, and the most frequent terms using VOSviewer software. Fifty-five articles selected from the PubMed database were analyzed. The research reveals a growth in publications, especially after 2019, peaking in 2024, driven by the covid-19 pandemic. Collaborative networks among researchers are also observed, with a predominance of authors affiliated with institutions in the United States. The results highlight the increasing relevance of dashboards in monitoring and decision-making in public health. It is concluded that there is a need for further collaborative and interdisciplinary research on the subject.

Soluções digitais configura-se como um instrumento primordial na gestão hospitalar, contribuindo para redução de custos, erros de medicação e eventos adversos. A Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) tem publicado diretrizes e regulamentações voltadas para o uso seguro e eficaz de tecnologias em serviços de saúde, com ênfase na rastreabilidade de medicamentos e na informatização de processos assistenciais. O objetivo desta revisão de patentes foi mapear e analisar softwares registrados com aplicação em farmácia hospitalar utilizando como base de dados nacionais e internacionais, com foco nas soluções relacionadas à gestão de estoque, prescrição e rastreabilidade de medicamentos. Os dados foram obtidos por meio de buscas em bases de patentes (Espacenet, WIPO e INPI), entre março e abril de 2025. Foram encontradas 89 patentes, porém apenas nove atingiram os critérios de elegibilidade que incluía texto disponível em qualquer idioma, aplicação direta à farmácia hospitalar e soluções digitais/software. Os critérios de exclusão foram sem escopo tecnológico aplicável à área, duplicatas e informações insuficientes para análise. Ao analisar os registros, verificou-se que a produção se concentra predominantemente nos Estados Unidos (88,89%), seguidos pelo Canadá (11,11%). Ademais, no ano de 2021, observou-se um discreto aumento no número de depósitos de patentes.

A Realidade Virtual (RV) auxilia o desenvolvimento social de crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA). Este mapeamento sistemático investiga o impacto da RV no ambiente escolar. Sob diretrizes PRISMA, analisaram-se 14 estudos (2014-2024) das bases Scopus, IEEE, WoS, ScienceDirect, ACM e Compendex. Os resultados indicam eficácia no reconhecimento emocional e comunicação. Entre os desafios, destacam-se o alto custo, necessidades sensoriais e falta de formação docente. Conclui-se que a RV traz benefícios claros, mas exige superar barreiras financeiras e de capacitação pedagógica para maximizar seu potencial no ensino inclusivo.

Introdução: Uma revisão sistemática que investiga a utilização de jogos de tabuleiro no desenvolvimento de pessoas neurodivergentes. Objetivo: Identificar estudos que tratam como os jogos de tabuleiro podem contribuir para o desenvolvimento de pessoas neurodivergentes. Metodologia ou Etapas: Foi utilizada uma revisão sistemática com as bases Scopus, ACM Digital Library, PsycNet e PubMed. Resultados: Como resultado, foram encontrados 8 artigos relevantes para a pesquisa que mostram que habilidades cognitivas podem ser desenvolvidas por meio de jogos de tabuleiro. Esse trabalho possibilita que pesquisadores desenvolvam novos procedimentos que auxiliem o engajamento de pessoas neurodivergentes por meio de jogos de tabuleiros, em conjunto com elementos digitais, como robôs como assistente ou realidade aumentada.

Contexto: O ensino de sistemas digitais e arquitetura de processadores é fundamental, porém desafiador, devido à sua complexidade. Objetivo: Este estudo mapeia sistematicamente pesquisas sobre o uso de jogos no ensino dessas disciplinas, analisando metodologias, desafios e impactos educacionais. Método: Foi realizado um mapeamento sistemático utilizando o método PICOC para definição da pesquisa, com seleção criteriosa de estudos em bases acadêmicas conforme critérios de inclusão e exclusão. Resultados: Jogos sérios, simulações e gamificação demonstram melhorar o engajamento e a compreensão dos alunos, embora desafios como usabilidade e limitações metodológicas persistam. Conclusões: Jogos são ferramentas promissoras no ensino de sistemas digitais e arquitetura de processadores, mas mais pesquisas empíricas são necessárias para aprimorar sua aplicação.

Context: With the advancement of artificial intelligence (AI), expert systems (ESs) continue to evolve and are essential to support decisions in complex domains such as healthcare, industry, and automation. Problem: The growth of AI technologies has expanded the possibilities of Expert Systems. With advances in natural language processing, there is a need for an updated mapping of the applications and methodologies of ESs, highlighting the role of new AI techniques. Solution: Literature review is essential to identify trends, methodologies, challenges, and innovations in ESs, providing a comprehensive overview of the most recent trends and their implications. IS Theory: When examining how ESs can integrate and process complex and constantly evolving data, this study is guided by the complex systems theory, which aims to explore how parts of systems exchange information and adapt to new conditions. Method: The study employs a qualitative and interpretative review to investigate the state of the art in inference methodologies, knowledge acquisition, and performance in ESs. Summary of Results: Expert systems have evolved significantly with the use of AI, including deep learning, hybrid models, and natural language processing, improving accuracy, adaptability, and the ability to process large volumes of data. Contributions and Impact on the IS Field: This study highlights the advances that make expert systems more effective, highlighting how the integration of AI improves the ability to deal with uncertainty and complex decisions. The new methodologies show potential to optimize reliability and decision making in critical environments.

Context: This research focuses on building reference prices in Brazilian public tenders, integrating statistical techniques and AI to improve automated decision accuracy and detect issues like overpricing and underpricing. Problem: Traditional methods for calculating reference prices, like arithmetic mean and lowest price, often cause distortions in public tenders. This research evaluates how AI can enhance accuracy and transparency in audits. Solution: The proposed solution is software that combines statistical algorithms with machine learning to calculate reference prices more robustly. The first version uses statistical methods; the second integrates TensorFlow, expanding irregularity detection. IS Theory: Based on Design Science Research, this study develops and evaluates artifacts to solve identified problems, applying scientific techniques to optimize reference price calculations. Method: A quantitative experiment using public tender data compares the software’s performance with traditional methods, focusing on average deviation and machine learning accuracy. Summary of Results: The first software version reduced average deviation to 2.53%, versus 15.58% for traditional methods. The machine learning version achieved 70% accuracy in detecting pricing irregularities, adding an extra verification layer. Contributions and Impacts in the IS area: This research contributes to Information Systems by proposing a system that combines statistics and AI, enhancing accuracy and transparency. The solution improves public bidding efficiency and is adaptable to other government and industry areas.