Pesquisa publicada | Quality & Quantity, Springer Nature
Termografia em escala global: quando a ciência de dados revela como um campo amadurece
Um novo estudo cientométrico reuniu quatro décadas e meia de produção científica para entender a evolução da termografia infravermelha em saúde – e mostra como uma arquitetura de dados auditável pode transformar milhares de publicações em conhecimento estratégico.
A termografia infravermelha já é reconhecida por sua capacidade de registrar, sem radiação ionizante, padrões térmicos da superfície corporal. Mas como esse campo cresceu? Em quais temas a pesquisa se concentrou? Quais países formam as principais conexões científicas? E como comparar impacto sem confundir volume de citações com qualidade relativa?
Essas perguntas orientaram o artigo Infrared thermography in biomedical and health-related research: a scientometric study based on Scopus and Web of Science (1980-2025), publicado na Quality & Quantity. O estudo teve colaboração da Divisão de Pesquisa e Desenvolvimento – Data Science & Analytics da Takotsubo Life Sciences, responsável por uma abordagem computacional que integra curadoria de dados, bibliometria, análise de redes e visualização científica.
Total de artigos
De bases bibliográficas a uma visão confiável do campo
O ponto de partida foram os registros das bases Scopus e Web of Science. A tarefa não era apenas somar publicações: era construir um corpus que pudesse ser examinado, reproduzido e questionado com transparência.
O que a análise mostra
Três leituras que os dados tornam visíveis
A pesquisa se diversificou além da termografia de temperatura cutânea. No núcleo de saúde humana, o agrupamento que reúne imagem diagnóstica, câncer de mama e inteligência artificial passou de 9,3% das atribuições temáticas em 1980-1999 para 25,7% em 2020-2025. Febre, rastreio de infecções e termometria também ganharam relevância.
A rede de colaboração reuniu 130 países e 1.293 conexões. Estados Unidos, Reino Unido, Espanha, França, Alemanha e China ocupam posições especialmente centrais. O resultado não é uma lista de vencedores: é a visualização da infraestrutura internacional que sustenta a circulação de conhecimento.
Os 20 países mais produtivos concentraram 78,2% das publicações atribuídas a países. Porém, quando as citações são normalizadas por campo e ano, as diferenças entre grandes grupos de renda se tornam bem menos nítidas. A análise de Gini e curvas de Lorenz revelou forte concentração de citações, inclusive dentro de cada estrato de renda.
Por que isso é trabalho de Data Science & Analytics?
Porque as conclusões dependem menos de uma visualização isolada do que da qualidade de cada decisão que veio antes dela. É preciso definir regras de união entre bases, tratar metadados incompletos, comparar indicadores com unidades compatíveis, testar escolhas de contagem e separar sinais robustos de efeitos de amostras pequenas.
No estudo, essa disciplina metodológica permitiu diferenciar três dimensões frequentemente confundidas: participação (quem publica e em que escala), impacto relativo (como um trabalho se comporta frente ao seu campo e ano) e concentração (como citações se distribuem). Essa separação é a base para uma leitura científica mais justa e acionável.
Rigor também é comunicar limites
Uma análise responsável não apresenta os resultados como verdades descontextualizadas. O artigo registra, entre outros pontos:
- parte dos registros não tinha país identificável e, por isso, não entrou nas análises nacionais e de colaboração;
- os indicadores normalizados usam conjuntos de referência construídos dentro do próprio corpus;
- a estratégia ampla de busca encontrou também literaturas de fronteira, que foram mantidas e identificadas, em vez de ocultadas;
- temas muito pequenos são mais sensíveis às escolhas de algoritmo, por isso as conclusões se concentram na macroestrutura e nos agrupamentos dominantes.
Ciência em cada linha
Dados bem estruturados ampliam o alcance da ciência
Ao reunir bibliometria, análise de redes e curadoria reprodutível, a colaboração com a Takotsubo Life Sciences transforma uma literatura extensa em um mapa rigoroso: útil para pesquisadores, serviços de saúde, formuladores de políticas e organizações que desejam compreender para onde a inovação está se movendo.
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Artigo: Ribeiro, J. A. de S.; Giacomini, L. A. (2026). Infrared thermography in biomedical and health-related research: a scientometric study based on Scopus and Web of Science (1980-2025). Quality & Quantity. DOI: 10.1007/s11135-026-02890-z.