Estratégias de Intervenções de Telessaúde na Pandemia de COVID-19

App no celular, máscara e álcool gel sobre uma mesa de madeira

Esta linha de pesquisa se propõe a estudar a adoção de estratégias de telessaúde no contexto da pandemia da COVID-19. Tal investigação tem dois grandes objetivos: Em primeiro lugar, investigar um processo de trabalho interdisciplinar para co-criação de tecnologias de telessaúde que atendam as demandas da população e do sistema de saúde pública brasileiro, levando em consideração as características sociais contextuais e regionais. Tal processo visa construir uma metodologia de intervenções de telessaúde que poderá ser utilizada em outras situações futuras, sejam de epidemias semelhantes à COVID-19, outros surtos de doenças infecciosas, doenças crônicas, etc. Em segundo lugar, o objetivo da pesquisa é amplificar o potencial das tecnologias de telessaúde através do seu uso como instrumento de coleta de dados que poderão subsidiar diferentes análises médicas, epidemiológicas e sociais. Estas análises, por sua vez, podem ser utilizadas para melhoria da própria tecnologia, criando um ciclo de melhoria contínua com retroalimentação baseada em dados.

A questão principal que guia a nossa linha de pesquisa pode ser definida em como desenvolver uma intervenção tecnológica de telessaúde durante o contexto da pandemia da COVID-19? Quais são os principais desafios, problemas e oportunidades que existem em tal empreitada? Para investigação desta questão, nossa pesquisa foi conduzida dentro do contexto do projeto TeleCOVID-19, uma parceria multidisciplinar entre o Centro de Telessaúde da UFMG, a Faculdade de Medicina da UFMG, a Faculdade de Letras (FALE/UFMG) e o Departamento de Ciência da Computação (DCC/UFMG).

Como desenvolver uma intervenção tecnológica de telessaúde durante o contexto da pandemia da COVID-19? Quais são os principais desafios, problemas e oportunidades?

Questão Principal de Pesquisa

Mais especificamente, dentro do projeto Covid Data Analytics investigamos um tipo de tecnologia em particular que tem grande potencial para a telessaúde: os chatbots. Chatbots são assistentes virtuais do tipo “robôs de conversação”, ou seja, sistemas computacionais que visam manter conversas com outro agente (humano ou artificial) via texto ou fala. As aplicações desses agentes de diálogo floresceram mais recentemente no domínio da saúde e da telemedicina. Em geral, ferramentas de telessaúde se propõe a fornecer informações e atendimento a pacientes de maneira remota e em larga escala, um cenário em que chatbots podem ser bastante úteis. Além disso, do ponto de vista da interação, chatbots utilizam uma interface conversacional, que é de fácil utilização para uma ampla gama de usuários que só precisam saber digitar mensagens ou falar. No video abaixo, temos uma demonstração de uma interação falada com um chatbot experimental que foi desenvolvido no projeto.

Demonstração de uma interação por voz com o chatbot ANA.

Dentro desta linha pesquisa, desenvolvemos uma série de estudos que abrangeram desde a implementação de chatbots até a sua avaliação, passando por vários processos internos que, muitas vezes, não são aparentes ou explícitos mas que são inerentes à adoção de tecnologias deste tipo, como por exemplo: o trabalho de coleta, curadoria e organização das informações a serem disponibilizadas no chatbot; a preparação para disponibilização destas informações de modo acessível nos textos e “falas” do chatbot; a coleta, armazenamento e monitoramento das interações dos usuários em “conversas” com o chatbot para que possam ser analisadas e retroalimentadas em melhorias implementadas no próprio chatbot. Com uma equipe multidisciplinar formada por acadêmicos e pesquisadores experientes da Medicina, Letras e Computação, podemos explorar mais profundamente os desafios, problemas e oportunidades que apareceram em cada etapa de trabalho. Neste linha de pesquisa, descrevemos e refletimos sobre as nossas experiências a fim de transformá-las em um conjunto de aprendizados que possam ser úteis a este e outros projetos com desafios e contextos semelhantes.

Esta linha de pesquisa está organizada nas seguintes seções onde abordamos mais profundamente cada aspecto explorado:

Chatbot para atendimento ao público

Nesta seção descrevemos e discutimos a nossa experiência no desenvolvimento do chatbot que serviu para o atendimento à população:

Chatbot experimental com evoluções e melhorias

Diante de algumas das limitações encontradas na aplicação para atendimento à população, investigamos maneiras evoluir e melhorar o chatbot através do uso de inteligência artificial e processamento de linguagem natural (PLN) e da ampliação e atualização da parte de perguntas e respostas:

Monitoramento do uso da tecnologia

Finalmente, o chatbot se constitui como uma ferramenta de coleta de dados na medida que pode registrar as interações e conversas dos usuários, mediante a concordância das pessoas com os termos de uso e em aderência com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) nacional. Nesta seção, exploramos um pouco do que estes dados podem nos dizer:

Achou interessante? Quer saber como funciona e se a ANA pode te ajudar? Para interagir com a ANA clique no widget no canto inferior direito da tela para nossa versão experimental de demonstração ou aqui para a versão oficial na página do Centro de Telessaúde da UFMG.

Publicações:

CHAGAS, B.A.; FERREGUETTI, K.; FERREIRA, T.C.; MARCOLINO, M.S., RIBEIRO, L.B.; PAGANO, A.S.; REIS, Z.S.N.; PRATES, R.O.; MEIRA JR., W.; RIBEIRO, A.L. Avaliação da Interação de um Chatbot para Apoio no Atendimento Remoto e Educação da População sobre a COVID-19. . In: 1o CONGRESSO BRASILEIRO DE EVIDÊNCIAS CLÍNICAS NA COVID-19. Belo Horizonte: 5 maio 2021. [PDF]

CATEB, G. F. et al. Estudo piloto de validação de um chatbot de rastreamento, implementado para direcionar a teleassistência em COVID-19. XXI SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS). Anais… SBC, 15 jun. 2021. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/sbcas_estendido/article/view/16108>

CHAGAS, B. A. et al. Chatbot as a Telehealth Intervention Strategy in the COVID-19 Pandemic: Lessons Learned from an Action Research Approach. CLEI Electronic Journal, v. 24, n. 3, p. 6:1-6:17, 13 dez. 2021. DOI: 10.19153/cleiej.24.3.6

Equipe:

André Godoy, Avelar Neto, Caio Teles, Elisa Chaves, Elisa Praes, Enrico Massote, Fernanda Rocha, Gustavo Maria, Helena Vaz, João Pedro, Júlia Nunes, Luan Franco, Marina Fuzessy, Matheus Flores.

Mentores: Bruno Chagas, Evandro Cunha, Kícila Ferreguetti e Thiago Castro Ferreira.

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