ChatHans: sistema de pré-diagnóstico da hanseníase
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Korzenowski, André Luis | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/2812376898382124 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Oliveira, Ivo Sócrates Moraes de | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/0952441126853899 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2025-08-18T12:44:41Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2025-08-18T12:44:41Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2025-03-27 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Leprosy is a chronic infectious disease that, when not diagnosed early, can lead to permanent physical disabilities. In Brazil, early diagnosis still represents a challenge, especially in areas that are difficult to access and have limited health infrastructure. In this context, this research proposes the development of ChatHans, a hybrid Chatbot to assist in the pre-diagnosis and suspicion of Leprosy, using the Leprosy Suspicion Questionnaire (QSH), tools based on artificial intelligence and natural language processing. The methodological approach adopted follows Design Science Research (DSR), combining machine learning techniques, computational modeling, and qualitative analysis with health professionals. Initially, experts were interviewed to gather requirements based on the QSH and the guidelines of the Brazilian Ministry of Health. From this data, a hybrid Chatbot was structured with three main functionalities: (i) "Assess Leprosy Risk", applying the QSH to estimate the suspicion of the disease; (ii) "Clearing Doubts", providing information about the disease and its treatment; and (iii) "Testing Skin Sensitivity", helping users perform basic tests of thermal and pain sensitivity. The system was implemented using the Blip platform, integrating with DialogFlow for natural language understanding, with a Web interface (Chat-Blip) and Telegram. A scoring model was developed to assign risk levels based on users’ responses to the QSH, reinforcing suspected cases for referral to health services. The results demonstrate that the Chatbot can be an interesting tool in active leprosy screening, automating such a process. Usability tests indicated a high acceptance rate, in which the average score of the experience with the proposed system was 8.6 (between 0 and 10), with a low standard deviation of 1.04, with the sample scope accounting for 92 participants. However, challenges related to the complexity of some interactions were also identified. Furthermore, the analysis of the Chatbot interactions showed that most users can complete the risk assessment without difficulty, indicating the system’s viability for practical application. The originality of this research lies in applying hybrid Chatbots in the screening of Leprosy, one of the neglected diseases that affect millions of people worldwide, combining rule-based approaches and artificial intelligence to optimize the pre-diagnosis process and clarify doubts about the pathology. Unlike other tools, such as applications to support clinical diagnosis, ChatHans seeks to actively engage the user in the self-assessment of symptoms and facilitate referral to the health system. This research also offers a new scoring metric for the Leprosy suspicion questionnaire that considers statistical criteria for confirming cases presented in other studies, indicating three levels based on percentiles and sample variance of the studies that apply this instrument. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | A Hanseníase é uma doença infecciosa crônica que, quando não diagnosticada precocemente, pode levar a incapacidades físicas permanentes. No Brasil, o diagnóstico precoce ainda representa um desafio, especialmente em áreas de difícil acesso e com limitações na infraestrutura de saúde. Nesse contexto, esta pesquisa propõe o desenvolvimento do ChatHans, um Chatbot híbrido para auxiliar no pré-diagnóstico e suspeição da Hanseníase, utilizando o Questionário de Suspeição da Hanseníase (QSH), ferramentas baseadas em inteligência artificial e processamento de linguagem natural. A abordagem metodológica adotada segue o Design Science Research (DSR), combinando técnicas de aprendizado de máquina, modelagem computacional e análise qualitativa com profissionais da saúde. Inicialmente, foram conduzidas entrevistas com especialistas para levantamento de requisitos, baseando-se no QSH e nas diretrizes do Ministério da Saúde. A partir desses dados, estruturou-se um Chatbot híbrido com três funcionalidades principais: (i) "Avaliar Risco de Hanseníase", aplicando o QSH para estimar a suspeição da doença; (ii) "Sanar Dúvidas", fornecendo informações sobre a doença e seu tratamento; e (iii) "Testar Sensibilidade da Pele", auxiliando os usuários na realização de testes básicos de sensibilidade térmica e dolorosa. O sistema foi implementado utilizando a plataforma Blip, integrando-se ao DialogFlow para compreensão de linguagem natural, com interface Web (Chat-Blip) e Telegram. Um modelo de pontuação foi desenvolvido para atribuir níveis de risco com base nas respostas dos usuários ao QSH, permitindo reforçar ou não casos suspeitos para encaminhamento aos serviços de saúde. Os resultados demonstram que o Chatbot pode ser uma ferramenta interessante no processo de busca ativa da Hanseníase automatizando tal processo. Testes de usabilidade apontaram um alto índice de aceitação, em que a nota média da experiência com o sistema proposto foi de 8, 6 (entre 0 e 10), com desvio padrão baixo de 1, 04, com o escopo da amostra contabilizando 92 participantes, embora tenham sido identificados também desafios relacionados à complexidade em algumas interações. Além disso, a análise das interações do Chatbot evidenciou que a maioria dos usuários consegue completar a avaliação de risco sem dificuldades, indicando a viabilidade do sistema para aplicação prática. A originalidade desta pesquisa reside na aplicação de Chatbots híbridos na triagem da Hanseníase que é uma das doenças negligenciadas que acometem milhões de pessoas no mundo, combinando abordagens baseadas em regras e inteligência artificial para otimizar o processo de pré-diagnóstico e esclarecimento de dúvidas sobre a patologia. Diferentemente de outras ferramentas existentes, como aplicativos para suporte ao diagnóstico clínico, o ChatHans busca engajar ativamente o usuário na autoavaliação de sintomas e facilitar o direcionamento ao sistema de saúde. Tal pesquisa também oferece uma nova métrica de pontuação do questionário de suspeição da Hanseníase que considera critérios estatísticos de confirmação de casos apresentados em outras pesquisas, apontando em 3 níveis baseado em percentis e variância amostral das pesquisas que aplicam tal instrumento. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | Nenhuma | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/13741 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Diagnóstico | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Hanseníase | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Chatbot | en |
| Assunto (dc.subject) | Sistema conversacional | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Blip | en |
| Assunto (dc.subject) | Suspeição | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Diagnosis | en |
| Assunto (dc.subject) | Leprosy | en |
| Assunto (dc.subject) | Conversational system | en |
| Assunto (dc.subject) | Suspicion | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção | pt_BR |
| Título (dc.title) | ChatHans: sistema de pré-diagnóstico da hanseníase | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Tese | pt_BR |
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