Banca de QUALIFICAÇÃO: ARI PEREIRA DE ARAÚJO NETO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ARI PEREIRA DE ARAÚJO NETO
DATA: 14/02/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Híbrido - Sala do PPGBiotec e on line via Google Meet
TÍTULO: Implementação e Avaliação de um Agente Conversacional Inteligente (Chatbot) para Educação em Aleitamento Materno e Doação de Leite Humano
PALAVRAS-CHAVES: Banco de Leite Humano; Educação; Aleitamento; Chatbot Inteligência Artificial
PÁGINAS: 80
GRANDE ÁREA: Outra(s)
ÁREA: Multidisciplinar
RESUMO:

O leite materno é a forma mais importante de alimentar e proteger recém-nascidos, já que possui

os componentes necessários para garantir a saúde do ser humano ao longo de sua vida. Os

Bancos de Leite Humano (BLHs) formam uma rede extensa e complexa que levam serviços

essenciais que garantem que recém-nascidos e mães possam usufruir plenamente dos benefícios

do leite materno. Esses centros atendem milhões de pessoas anualmente utilizando milhares de

litros de leite humano. Apesar dos benefícios do aleitamento materno, atualmente os índices de

desmame precoce estão bem acima do recomendado pela Organização Mundial de Saúde. Este

trabalho de doutorado objetiva implementar um agente conversacional inteligente (chatbot) para

educação em aleitamento materno exclusivo, bem como avaliar sua usabilidade e experiência do

usuário e seu impacto sobre a percepção e conhecimentos em amamentação. Trata-se de um

estudo de implementação de diferentes chatbots na área da amamentação, com a seleção do

modelo com melhor desempenho na identificação de problemas relacionados à amamentação, e

sua posterior avaliação quase-experimental, do tipo prospectiva, que envolverá mães no período

pré-natal e pós-parto, sem e com experiência em amamentação, apresentando ou não problemas

ao amamentar. Primeiramente, foi realizada a implementação do chatbot Lhia1.0 no modelo

BERTimbau/DIET, e sua comparação com diferentes modelos de chatbots generativos (OpenAI

Chat GPT3.5, Microsoft Copilot, Google Gemini) para avaliar os respectivos desempenhos ao

identificar quando uma mãe possui ou não problemas em amamentação. Após a implementação

e avaliação de desempenho, o modelo de melhor desempenho será testado quanto a sua

usabilidade e experiência do usuário bem como será avaliado seu impacto na percepção e

comportamento da mãe na amamentação. Dentre os modelos de chatbots baseados em IA

testados, o melhor desempenho foi para o ChatGPT, que apresentou acurácia variando de 79% a

93%, fallback de 0% a 7% e F1-score de 75% a 100% para identificação de problemas

relacionados à amamentação. Partindo destes resultados, foi implementado o chatbot Lhia2.0

integrado ao ChatGPT4o, conectado ao WhatsApp Business via biblioteca Socket Baileys. Como

trabalho futuro, o Lhia2.0 será avaliado quanto a sua usabilidade e experiência do usuário,

envolvendo mães que já amamentam (puerpério) e que ainda não amamentam (pré-natal). Além

disso, será avaliado o impacto do Lhia2.0 sobre a percepção e conhecimentos em amamentação.

 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1551921 - GIOVANNY REBOUCAS PINTO
Interno - 015.***.***-44 - ARIEL SOARES TELES - IFMA
Interno - 1761994 - VICTOR HUGO DO VALE BASTOS
Externo à Instituição - 600.***.***-51 - HYGOR FERREIRA FERNANDES - IFPI
Externo à Instituição - 215.***.***-87 - MARYNEA DA SILVA DO VALE - UFMA