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A revisão por pares é um componente essencial do desenvolvimento científico que proporciona uma avaliação crítica dos trabalhos por especialistas da área. No entanto, a escolha dos pareceristas é uma tarefa complexa que envolve vários critérios, como conhecimento do tema, ausência de conflitos de interesse e disponibilidade de tempo. Este estudo explora o uso de um novo Índice de Atribuição de Parecerista (IAP) para sugerir e ranquear possíveis pareceristas, em que apresenta um exemplo com informações do GT-7 do XXIII ENANCIB. Os dados das publicações foram coletados dos anais do evento e perfis virtuais foram construídos para os autores, com essas informações, foi aplicado o método proposto. Os resultados indicam que o uso do novo índice, de maneira automatizada, com o uso de ferramentas computacionais, pode otimizar o processo de escolha de pareceristas, de maneira a reduzir o tempo necessário. Este estudo contribui para a melhoria do processo de revisão por pares, com a proposta de uma abordagem que combina inteligência artificial e análise de redes.