Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.168
Aluna: Andréa de Oliveira Ribeiro Cavalcanti
Orientador: Prof. Sérgio Ricardo de Melo Queiroz
Coorientador: Prof. Rafael Roque de Souza (UNICAP)
Título: Agente Conversacional Inteligente para Promoção do Aleitamento Materno: Desenvolvimento e Avaliação
Data: 31/10/2024
Hora/Local: 10h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com a aluna
Banca Examinadora:
Prof. Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Iracema Filgueira Leite (UFPB / Departamento de Estatística)
Prof. Sérgio Ricardo de Melo Queiroz (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
O aleitamento materno é um dos pilares fundamentais para a promoção da saúde infantil, oferecendo benefícios nutricionais, imunológicos e psicológicos essenciais para o desenvolvimento do recém-nascido e bem-estar da mãe. No entanto, muitas mães enfrentam desafios durante este processo, que podem incluir dificuldades técnicas, falta de informação adequada, e apoio insuficiente. Diante dessa realidade, o presente trabalho propõe o desenvolvimento e validação da Lactabot, um agente de conversação inteligente destinado a apoiar gestantes e lactantes no processo de aleitamento materno. Este estudo utilizou uma abordagem metodológica robusta para desenvolver a Lactabot, começando com uma revisão integrativa da literatura para estabelecer uma base teórica sólida sobre as práticas recomendadas de aleitamento materno. A partir disso, foi realizada uma análise detalhada para definir os requisitos e funcionalidades do agente de conversação, garantindo que o conteúdo fosse tanto cientificamente correto quanto alinhado com as necessidades dos usuários finais. A validação do conteúdo foi rigorosamente realizada por um painel de oito especialistas em aleitamento materno de todo o Brasil, utilizando métodos psicométricos para assegurar a relevância, adequação e representatividade dos domínios de conhecimento incorporados na Lactabot. Os resultados mostraram um elevado Índice de Validade do Conteúdo por nível individual e nível da escala (0,98), evidenciando uma alta concordância entre os especialistas, confirmando que a Lactabot está bem fundamentada nos princípios de educação em saúde e práticas de aleitamento materno. Deste modo, o agente de conversação foi desenvolvido utilizando a plataforma Dialogflow. Na última etapa deste estudo, a usabilidade da Lactabot foi avaliada por meio de testes com 11 usuários finais, que demonstraram uma aceitação significativa da ferramenta. As avaliações de usabilidade indicaram que a Lactabot é eficaz, fácil de usar e satisfatória, com pontuações no System Usability Scale (SUS) significativamente acima do limiar de boa usabilidade, com uma média de escores de 80.25. Estes resultados enfatizam a capacidade da Lactabot de fornecer suporte acessível e de alta qualidade às mães, promovendo uma experiência de aleitamento materno mais informada e positiva. As contribuições deste trabalho para a ciência da computação incluem o avanço no desenvolvimento de agentes de conversação personalizados para saúde pública, demonstrando como a tecnologia de inteligência artificial pode ser aplicada de maneira efetiva para resolver problemas específicos de saúde. A Lactabot serve como um modelo para futuras inovações em tecnologias de saúde, sugerindo novas direções para pesquisa e desenvolvimento em sistemas interativos que podem ser adaptados para diversos contextos de saúde.
Palavras-chave: Aleitamento materno, Agente de Conversação, Processamento
de Linguagem Natural
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