Lições Aprendidas Parte 0: Contexto e Experiências com Chatbot para Combate a COVID-19 pelo Mundo

Após mais de um ano desde a primeira confirmação de um caso de COVID-19 no mundo, diversos chatbots foram desenvolvidos para auxiliar no enfrentamento da pandemia. Muitos governos implementaram chatbots para ajudar a informar sua população sobre a COVID, levando em conta não apenas as recomendações globais, mas também as diretrizes locais. Da mesma forma, chatbots também foram utilizados como uma ferramenta para auxílio no diagnóstico médico e na triagem de gravidade dos casos, a fim de desafogar em parte os sistemas de saúde e de orientar a população.

Desenvolver tecnologias como chatbots potencializa o avanço de medidas preventivas, informativas e educacionais. Nesse post, apresentamos algumas das experiências adotadas em diferentes países do mundo (ver figura no alto da página).

Os chatbots permitem que os usuários se comuniquem e interajam com aplicações de software que utilizam ferramentas baseadas em Inteligência Artificial. Essas novas tecnologias facilitam o progresso em saúde, por permitir maior acessibilidade e personalização para os consumidores e eficiência para os prestadores de serviços de saúde e funcionários da saúde pública.

Diferentes plataformas foram escolhidas, destacando-se os aplicativos de mensagem, como Whatsapp, Facebook e Line, este último bastante utilizado em países orientais. As estatísticas têm mostrado que o uso de aplicativos de mensagens está associado a altas taxas de interesse e utilização (ALMALKI; AZEEZ, 2020), o que pode ajudar a resolver a questão da falta de uso em alguns ambientes e melhorar a adoção a longo prazo de chatbots de saúde, devido à popularidade dos aplicativos de hospedagem.

A construção da ANA, dentro desse cenário internacional, destaca-se pela equipe multidisciplinar, com integração de várias áreas do conhecimento, pela metodologia em ciclos, bem como por um processo de aprendizado-intervenção contínuo para solução dos problemas identificados, gerando um rico espaço de produção acadêmica capaz de realizar mudanças sociais. Estes e outros aspectos serão abordados na próxima parte dessa série.

Lições Aprendidas Parte 1: Entendendo a abordagem de Pesquisa-ação

Achou interessante? Quer saber como funciona e se a ANA pode te ajudar? Para interagir com a ANA na nossa versão demonstração aqui ou na versão oficial já funcionando no site do Centro de Telessaúde da UFMG (veja os widgets no canto inferior direito da tela)

Referências:

  • ALMALKI, M; AZEEZ, F. Health Chatbots for Fighting COVID-19: a Scoping Review. Acta Inform Med. 2020;28(4):241-247. doi:10.5455/aim.2020.28.241-247
  • BHARTI, U; BAJAJ, D; BATRA, H; LALIT, S; GANGWANI, A. editors. Medbot: Conversational Artificial Intelligence Powered Chatbot for Delivering Tele-Health after COVID-19. 2020 5th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES); 2020 10-12 June 2020. [Google Scholar]
  • JUDSON, TJ; ODISHO, AY; YOUNG, JJ; BIGAZZI, O; STEUER, D; GONZALES, R; NEINSTEIN, AB. Case Report: Implementation of a Digital Chatbot to Screen Health System Employees during the COVID-19 Pandemic. Journal of the American Medical Informatics Association. 2020 Jun 12; [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • MEINERT, E; MILNE-IVES, M; SURODINA, S; LAM, C. Agile requirements engineering and software planning for a digital health platform to engage the effects of isolation caused by social distancing: case study. JMIR Public Health and Surveillance. 2020;6(2):e19297. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • RODSAWANG, C; THONGKLIANG, P; INTAWONG, T; SONONG, A; THITIWATTHANA, Y; CHOTTANAPUND, S. Designing a competent chatbot to counter the covid-19 pandemic and empower risk communication in an emergency response system. OSIR Journal. 2020 Jun 30;13(2) [Google Scholar]
  • WHO. WHO launches a chatbot on Facebook Messenger to combat COVID-19 misinformation. Available at: https://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/who-launches-a-chatbot-powered-facebook-messenger-to-combat-covid-19-misinformation.
  • YONEOKA, D; KAWASHIMA, T; TANOUE, Y; NOMURA, S; EJIMA, K; SHI, S; EGUCHI, A; TANIGUCHI, T; SAKAMOTO, H; KUNISHIMA, H; GILMOUR, S. Early SNS-based monitoring system for the COVID-19 outbreak in Japan: a population-level observational study. Journal of Epidemiology. 2020:JE20200150. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]