Banca de DEFESA: ARI PEREIRA DE ARAÚJO NETO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ARI PEREIRA DE ARAÚJO NETO
DATA: 27/08/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Híbrido (Sala do PPGBiotec e Google Meet)
TÍTULO: Implementação e Avaliação de um Agente Conversacional Inteligente para Educação em Aleitamento Materno
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. 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 e avaliar um agente conversacional inteligente (i.e., um chatbot) para a educação em aleitamento materno exclusivo. Primeiramente, realizamos a implementação do chatbot Lhia1.0 usando o modelo de Inteligência Artificial (AI) BERTimbau/DIET, e sua comparação com diferentes modelos de chatbots generativos (OpenAI GPT-3.5, Microsoft Copilot, Google Gemini) para avaliar os respectivos desempenhos ao identificar quando uma mãe possui ou não problemas em amamentação. Posteriormente, o modelo que obteve o melhor desempenho foi integrado ao Whatsapp e avaliado quanto a sua usabilidade e experiência do usuário, bem como seu impacto na percepção e comportamento da mãe sobre amamentação. Um total de 13 mães atendidas pelo Banco de Leite Humano do Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão concluiram o estudo. Dentre os modelos de chatbots de IA testados, o melhor desempenho foi para o GPT-3.5, que apresentou acurácia variando de 79% a 93%, índice de fallback de 0% a 7% e F1-score de 75% a 100% para identificação de problemas relacionados à amamentação. Partindo destes resultados, implementamos o chatbot Lhia2.0 integrado ao GPT-4o. Na avaliação de usabilidade e experiência do usuário, os resultados indicaram excelente usabilidade (qualidade pragmática = +2,36; qualidade hedônica = +2,57) e alto engajamento (tempo médio de interação = 92 minutos). Na avaliação de impacto na amamentação, foram observadas melhorias estatisticamente significativas na autoeficácia (BSES-SF com diferença média = 3,00; p = 0,042; d de Cohen = 0,778) e nas atitudes pró-aleitamento (IIFAS com diferença média = 3,50; p = 0,021; d de Cohen = 0,778). Os achados revelaram alta aceitação por parte das mães, excelente percepção de usabilidade e efeitos positivos na confiança e nas atitudes em relação à amamentação. Os resultados demostram que o Lhia2.0 é uma ferramenta viável e promissora para ser integrada às estratégias de promoção do aleitamento materno. No entanto, estudos adicionais, com amostras maiores e mais heterogêneas, bem como por períodos de acompanhamento mais longos, são necessários para confirmar a efetividade da ferramenta em diferentes cenários assistenciais da saúde materno-infantil.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 015.***.***-44 - ARIEL SOARES TELES - IFMA
Interno - 1551921 - GIOVANNY REBOUCAS PINTO
Externo ao Programa - 2027914 - LORENA SOUSA SOARES
Externo ao Programa - 035.***.***-26 - RAYELE PRICILA MOREIRA DOS SANTOS - UFDPar
Externo à Instituição - 215.***.***-87 - MARYNEA DA SILVA DO VALE - UFMA