Chatbot assistant for diabetic patients

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cruz, Sandro Emanuel Machado
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/86189
Resumo: Dissertação de mestrado em Informatics Engineering
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spelling Chatbot assistant for diabetic patientsDMChatbotAIDeep learningNLPHCDIAAprendizagem profundaPLNEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Informatics EngineeringNowadays, with the existence of several chronic health conditions, Diabetes Mellitus (DM) being one of the main ones, there is a great burden that patients must have in order to be able to take care of themselves. Thus, in addition to seeking to resolve their needs by obtaining information from health professionals, they increasingly seek information and advices in forums, communities and groups. The use of dialogue systems has become essential in people’s lives. The development of conversational agents is still an unresolved research problem that poses many challenges in the Artificial Intelligence (AI) community. This work aims to build an AI chatbot that is based on the principles and techniques of AI directed to Natural Language Processing (NLP) and Deep Learning to help people newly diagnosed with DM in the self management of the disease. A literature search of DM education and information for people newly diagnosed with DM was con ducted. Additionally, the main topics in which patients ask for support were retrieved from a search of several online support groups of DM, as well as questionnaires with 8 patients and interviews with 3 health professionals. The application were developed through the back-end side in Python and the front-end side in React Native and its communication was made through WebSockets. Furthermore, an interaction and interface design are developed in this work using Human-Centered Design (HCD) methodology. For that purpose, iterative usability test sessions were conducted with 12 users using Think Aloud methods and the System Usability Scale (SUS). The chatbot developed is Information Retrieval (IR) type and answered questions asked by users in a human-like way. The result of the usability tests of the final version of the application was satisfactory (with a System Usability Scale (SUS) score of 88) and users found the application quite intuitive and robust. Further studies should concentrate on customizing the chatbot to each user by collecting information from prior interactions and verifying the impact of using this chatbot for newly diagnosed Portuguese users with DM.Atualmente, com a existência de várias condições crónicas de saúde sendo uma das principais a Diabetes Mellitus (DM), há um grande fardo que os pacientes devem ter para poderem cuidar de si mesmos. Assim, para além dos pacientes buscarem procurar resolver as suas necessidades por meio da obtenção de informações junto aos profissionais de saúde, cada vez mais buscam informações e conselhos em fóruns, comunidades e grupos. O uso de sistemas de diálogo tornou-se essencial na vida das pessoas. O desenvolvimento de agentes conversacionais é ainda um problema de pesquisa não resolvido que apresenta muitos desafios na comunidade da Inteligência Artificial (IA). Este trabalho visa construir um IA chatbot que é baseado nos princípios e técnicas de Inteligência Artificial (IA) direcionado a Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Aprendizagem Profunda para ajudar pessoas recém-diagnosticadas com DM no autocuidado desta doença. Neste trabalho, foi acompanhada uma pesquisa bibliográfica sobre a educação e informações da DM para pessoas recém-diagnosticadas com DM. Além disso, foram abordados em vários grupos de apoio online relacionados com a DM os principais tópicos que os pacientes pedem apoio, a utilização de um questionário com 8 pacientes e entrevistas com 3 profissionais de saúde. A aplicação foi desenvolvida através do back-end em Python e front-end em React Native e a sua comunicação foi feita através de WebSockets. Foi também desenvolvido um design de interação e interface através da metodologia Human-Centered Design (HCD). Para tal, foram realizadas sessões de testes iterativos de usabilidade com 12 participantes seguindo os métodos Think Aloud e System Usability Scale (SUS). O chatbot desenvolvido é do tipo Information Retrieval (IR) e responde às perguntas feitas pelos utilizadores de forma humana. O resultado dos testes de usabilidade da versão final da aplicação foram satisfatórios (SUS de 88) e os utilizadores acharam a aplicação bastante intuitiva e robusta. Os estudos futuros devem concentrar-se na personalização do chatbot para cada utilizador, com a coleção de informações e de interações anteriores e na verificação do impacto da utilização deste chatbot para utilizadores portugueses recém-diagnosticados com DM.Mendes, RuiRêgo, Sílvia da SilvaUniversidade do MinhoCruz, Sandro Emanuel Machado2021-12-022021-12-02T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/86189eng203345290info: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:RCAAP2023-09-02T01:20:08Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/86189Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:27:59.144983Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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