Chatbot development to assist patients in health care services

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barbosa, António Pedro Mesquita
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/84104
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Informática
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spelling Chatbot development to assist patients in health care servicesCuidados de saúdeProcessamento de linguagem naturalAprendizagem automáticaChatbotPerguntas e respostasHealthcareNatural language processingMachine learningQuestion answeringEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia InformáticaDados de alta qualidade sobre tratamentos médicos e de informação técnica tornaram-se acessíveis, criando novas oportunidades de E-Saúde para a recuperação de um paciente. A implementação da aprendizagem automática nestas soluções provou ser essencial e eficaz na elaboração de aplicações para o utilizador para aliviar a sobrecarga do sector de saúde. Atualmente, muitas interações com os utentes são realizadas via telefonemas e mensagens de texto. Os agentes de conversação podem responder a estas questões, fomentando uma rápida interação com os pacientes. O objetivo fundamental desta dissertação é prestar apoio aos pacientes, fornecendo uma fonte de informação fidedigna que lhes permita instruir-se e esclarecer dúvidas sobre os procedimentos e repercussões dos seus problemas de saúde. Este propósito foi concretizado não apenas através de uma plataforma Web intuitiva e acessível, composta por perguntas frequentes, mas também integrando um agente de conversação inteligente para responder a questões. Para este fim, cientificamente, foi necessário conduzir a investigação, implementação e viabilidade dos agentes de conversação no domínio fechado para os cuidados de saúde. Constitui um importante contributo para a comunidade de desenvolvimento de chatbots, na qual se reúnem as últimas inovações e descobertas, bem os desafios actuais da aprendizagem automática, contribuindo para a consciencialização desta área.High-quality data on medical treatments and facility-level information has become accessible, creating new eHealth opportunities for the recuperation of a patient. Machine learning implementation in these solutions has been proven to be essential and effective in building user-centred applications to relieves the burden on the healthcare sector. Nowadays, many patient interactions are handled through healthcare services via phone calls and text message exchange. Conversation agents can provide answers to these queries, promoting fast patient interaction. The underlying aim of this dissertation is to assist patients by providing a reliable source of information to educate themselves and clarify any doubts about procedures and implications of their health issue. This purpose was achieved not only through an intuitive and accessible web platform, with frequently asked questions, but also by integrating an intelligent chatting agent to answer questions. To this end, scientifically, it was necessary to conduct the research, implementation and feasibility of closed-domain conversation agents for healthcare. It is a valuable input for the chatbot development community, which assembles the latest innovations and findings, as well as the current challenges of machine learning, contributing to the awareness of this field.Macedo, JoaquimCraveiro, OlgaUniversidade do MinhoBarbosa, António Pedro Mesquita2020-12-102020-12-10T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/84104eng203254066info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:02:19Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/84104Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:52:17.370613Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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