Banca de QUALIFICAÇÃO: CÉSAR AUGUSTO NOGUEIRA DA COSTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CÉSAR AUGUSTO NOGUEIRA DA COSTA
DATA : 11/02/2025
HORA: 16:00
LOCAL: Faculdade de Educação da UFBA, Sala Kiriri
TÍTULO:

ACELERANDO A PRÁTICA BASEADA EM EVIDÊNCIAS: DESENVOLVIMENTO E ANÁLISE DA EFICIÊNCIA DE UM CHATBOT ESPECIALIZADO EM FISIOTERAPIA

 

PALAVRAS-CHAVES:

Palavras-chave: Educação Continuada; Lacunas de Evidências; Inteligência Artificial; Sistemas Inteligentes; Saúde.

PÁGINAS: 31
RESUMO:

A Inteligência Artificial (IA) tem impactado significativamente diversas áreas, incluindo a saúde e a educação, promovendo avanços na gestão da informação e na tomada de decisão baseada em dados. No contexto da fisioterapia, a Prática Baseada em Evidências (PBE) tem sido amplamente incentivada para garantir que as intervenções sejam fundamentadas nas melhores evidências científicas disponíveis. No entanto, barreiras como o acesso restrito a bases de dados científicos, a complexidade dos métodos de pesquisa e a falta de tempo dificultam a implementação da PBE por parte de alguns profissionais na prática clínica. Nesse cenário, chatbots baseados em IA, como o ChatGPT, surgem como ferramentas promissoras para a recuperação de informações científicas, fornecendo respostas rápidas e relevantes para profissionais, contudo questões como a precisão das respostas e confiabilidade das referências limitam a adesão dessas ferramentas. Portanto, este estudo busca desenvolver um chatbot especializado, para auxílio à educação de profissionais de fisioterapia, bem como avaliar sua precisão, relevância e eficiência comparado ao ChatGPT. Métodos: O estudo será estruturado em três etapas principais. A primeira consiste na revisão do estado da arte sobre o uso de chatbots na saúde e suas aplicações na educação continuada, além da análise das limitações dessas tecnologias, como as características das "alucinações artificiais". Na segunda etapa, será realizado o desenvolvimento do chatbot especializado, utilizando a API do ChatGPT da OpenAI e um modelo de domínio fechado, garantindo que suas respostas sejam fundamentadas apenas em evidências científicas. O chatbot será treinado com artigos científicos e diretrizes clínicas selecionados a partir de critérios. Para os ensaios clínicos aleatorizados com pontuação mínima de 6/10 na escala PEDro e revisões sistemáticas com metanálise que sigam os critérios estabelecidos pela Cochrane. As diretrizes clínicas serão integradas integralmente. A terceira etapa envolverá a avaliação do chatbot especializado e do ChatGPT, considerando quatro aspectos principais: veracidade das referências mencionadas, relevância das informações fornecidas, qualidade metodológica dos estudos referenciados e precisão das respostas. Para a análise quantitativa, será mensurado o grau de correspondência entre o conteúdo gerado pelos chatbots e os artigos de referência. Testes estatísticos serão realizados para comparar a média de precisão das respostas e avaliar o desempenho relativo de cada modelo. Por fim, serão elaboradas recomendações sobre o uso de chatbots na educação continuada e recuperação de informações científicas na fisioterapia.  Resultados esperados: Espera-se que o chatbot especializado ofereça maior precisão e relevância na recuperação de informações científicas em comparação ao ChatGPT, ampliando o acesso dos fisioterapeutas a conteúdos atualizados e embasados cientificamente. Além de contribuir para a implementação do PBE na prática clínica, os resultados deste estudo fornecerão subsídios para o aprimoramento de ferramentas de IA aplicadas à educação continuada, possibilitando a criação de novos modelos mais eficientes para a recuperação de informações científicas e apoio à tomada de decisão clínica.

 

 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2353091 - FERNANDA MATRIGANI MERCADO GUTIERRES DE QUEIROZ
Interno - 3269231 - RAFAEL LIMA KONS
Externo ao Programa - 1806846 - JOAO SOARES DE OLIVEIRA NETO - UFBAExterno à Instituição - GILSON APARECIDO CASTADELLI