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.