Informações
Nível de aprovação pela UnB
Aprovado pela UnB
Nome Completo do Proponente
Carla Silva Rocha Aguiar
Matrícula UnB
1051946
Unidade acadêmica da UnB
rocha.carla@gmail.com
Link Cúrriculo Lattes
Título da Proposta
Chatbot no WhatsApp para monitoramento de monitoramento em tempo real em alta escala
Sumário Executivo da Proposta
A proposta do projeto é desenvolver um assistente virtual (Chatbot), conectado a mensageria Whatsapp (via escrita/voz) para monitorar de forma contínua o estado físico e sintomas dos cidadãos, além de criar um canal de comunicação direta ao cidadão. Com a geolocalização, fornecemos a gestores públicos e de saúde dados/indicadores/métricas em tempo real, por meio de dashboards, sobre a população. Em um ecossistema de vigilância participativa, utilizando o meio de comunicação conhecido pelo usuário e "conversando" com a população, o acompanhamento de tendências para doenças infecciosas é possível, além de gestão orientada a dados.
Tipo da Proposta
Palavras-chave
chatbot, dashboards, monitoramento de sintomas,
Número de Integrantes da Equipe
30
Nome dos Integrantes da UnB
renato coral (Unb/FGA), Fabio Macedo (Unb/FGA), Ricardo Poppi (IPOL), Joenio, Paulo Meirelles (UniFesp). Alunos de graduação e alunos de pós
Há integrantes externos à UnB?
Sim
Possui apoio de Grupo de Pesquisa Certificado pela UnB no CNPq?
Sim
Nome/Link do Grupo de Pesquisa certificado no CNPq pela UnB
Público alvo
Comunidade Acadêmica | Gestores Públicos | População em Geral | Profissionais da Saúde
Análise do Contexto
Assistentes virtuais (chatbots) são sistemas computacionais que utilizam modelos de aprendizado de máquina para interagir com o usuário via linguagem natural (fala/escrita). Pode tanto responder a questionamentos do cidadão quanto Iniciar interações. Por conectar aos canais de comunicação mais utilizados, como o whatsapp que possui mensalmente 120 milhões de usuários ativos somente no brasil, de acordo com a pesquisa realizada pelo Global Messaging Apps 2019 (EXAME, 2019). E também sem a necessidade de instalação de aplicativos extras (além dos canais de comunicação que uma boa parcela da população já possui instalado) ou acesso a páginas webs específicas, essa tecnologia pode ser usada para escalar a comunicação do governo com o cidadão, de forma individual, instantânea.
O uso de assistentes virtuais (Chatbots) não só permite escalar a vigilância participativa, quanto permite o monitoramento em tempo real dos dados e indicadores. Ao entrar em contato com o cidadão continuamente, perguntando sobre o seu estado de saúde, o chatbot exerce a vigilância de forma escalável. Nesse sentido, a população exerce um papel ativo no processo de vigilância e possibilita a identificação de alterações no padrão epidemiológico das doenças, se tornando um canal complementar de informações de saúde. Dashboards apresentam em tempo real indicadores e métricas coletadas pelo chatbot com informações geolocalizadas, permitindo a ação e tomada de decisão orientada a dados para gestores de saúde e do estado. Desse modo, é possível identificar alterações no padrão epidemiológico das doenças em um determinado local. Assim, a população passa de agente passivo no processo de vigilância para agente ativo, reforçando a importância da participação social.
O laboratório LAPPIS possui 3 anos de experiência em pesquisa aplicada em chatbots. Além de um projeto de parceria com o Ministério da Cidadania, nossa arquitetura de chatbot já foi adotada/utilizada por diversos órgão federais como, TCU, TSE, MP, Ministério da Agricultura, como instituições privadas, como o Banco do Brasil.
Breve Fundamentação Teórica
Para que haja uma conversa fluida entre um usuário e um chatbot, utilizando linguagem natural, é necessário que o assistente virtual consiga extrair informações do texto recebido na mensagem do usuário, denominadas como intents e entities. A extração é executada pelo componente Natural Language Understanding (NLU). Esses dados extraídos servem para o gerenciador de diálogo escolher a melhor resposta (utterance) do chatbot que será retornada para o usuário, utilizando modelos de aprendizado de máquina, podendo requisitar informações adicionais de serviços externos para compor a resposta (HARMS et al., 2018).
Os dados extraídos da mensagem do usuário podem ser armazenados em um banco de dados e consumidos, em tempo real, por uma ferramenta que disponibilize dashboards compostos por gráficos e visualizações (mapa territorial, mapa de calor, etc).
Objetivos e Metas
Desenvolver um Chatbot integrado ao WhatsApp com possibilidade de comando de voz como instrumento de vigilância participativa;
Implementar considerando os desafios técnicos de escalabilidade para ser aplicado regionalmente e nacionalmente (big data) - testar em contextos reais (UnB, DF);
Criar dashboards de gestão, com as métricas coletadas a partir de interação com os usuários;
Criar métricas de evolução de sintomas auto-declarados ao longo do tempo/espaço para auxiliar a gestão orientado a dados;
Promover a detecção de possíveis surtos de COVID-19 e outras doenças infecciosas em tempo oportuno;
Informar por meio de dashboard e alarmes a situação de saúde em lugares remotos e em tempo real;
Canal único de vigilância, promoção e educação em saúde para a população.
Metodologia
Usaremos conceitos de métodos ágeis e as técnicas de DevOps para o desenvolvimento do chatbot. O laboratório tem mais de 3 anos de experiência de pesquisa aplicada em chatbots, no qual desenvolvemos o chatbot FAQ da Lei de Incentivo à Cultura. Todas as tecnologias usadas são open source, possibilitando que outros órgãos adaptem a soluções para seus contextos, criando assim uma comunidade técnica em torno da solução. Além disso, a equipe multidisciplinar com agentes de saúde, governamentais, epidemiologistas, engenheiros de software e designers, será responsável pela concepção e escopo da solução. Os indicadores, métricas e visualizações serão construídos conjuntamente e validados continuamente.
Resultados Esperados
Um sistema de chatbot implantado, disponível para ser aplicado em escala regional e nacional, com os indicadores e métricas disponíveis em tempo real em dashboards para auxiliar a tomada de decisão orientada a dados. Além de responder a perguntas sobre a epidemia (FAQ), o chatbot vai, de forma agendada e continua, perguntar ao usuário sobre sua condição de saúde, registrando esses dados e disponibilizando em dashboards de BI em tempo real. O objetivo é desenvolver um sistema que seja aplicável em escala nacional (BIG Data), tratando desde questões de software, infraestrutura, e conteúdo de chatbot. As metas específicas são:
Meta 1 - Colocar em ambiente de produção (disponível para o usuário) um chatbot no whatsapp para ser usado em uma escala menor. Exemplo: Comunicação com a comunidade acadêmica da Universidade de Brasília (UnB);
Meta 2 - Colocar em ambiente de produção (disponível para o usuário) o chatbot no whatsapp para ser usado em alta escala. Exemplo: Distrito Federal. Disponibilização dos dashboards de monitoramento em tempo real para gestores;
Meta 3 - Evoluir o chatbot (tanto em experiência de usuário quanto de técnico) para ser usado em escala nacional. Uso de mensagem de voz/texto para interação. Evoluir os dashboards para atender gestores locais, e gestores nacionais;
Meta 4 - Análise dos dados armazenado no chatbot na identificação de padrões;
Meta 5 - disponibilizar o código fonte como software livre e construir comunidade para que a solução possa ser utilizada em outros contextos.
Área de Conhecimento
Subárea de Conhecimento
Ciência da Computação | Ciência da Informação | Saúde Coletiva
Há previsão de Orçamento proveniente na unidade acadêmica?
Não
Cronograma da Execução
Mês 1 ao Mês 3 - Disponibilização de um primeiro protótipo para ser validado por uma pequena comunidade. Projeto e implementação de um chatbot para vigilância participativa e disponibilizar para usuários em um experimento piloto. Levantamento de necessidades da comunicação junto à gestores de saúde, gestores governamentais, e levantamento de APIs (acesso estruturado aos dados do sistema) disponibilizando informações confiáveis;
Mês 4 ao Mês 6 - Disponibilização do chatbot para uso em um contexto maior (exemplo município/estado). Disponibilizar os indicadores e métricas temporal/geolocalização em tempo real sobre a situação epidemiológica para gestores. Identificar indicadores e métricas importantes na tomada de decisão, escolha de visualizações.
Mês 7 ao Mês 12 - Disponibilização do chatbot para o uso em grande escala. Tratar problemas ligados à hospedagem, escala horizontal/vertical, dashboards personalizados para gestão global. Evolução técnica e de conteúdo.
Tempo total de execução previsto
12
Categoria do Projeto
Aplicativos, plataformas e algoritmos | Comunicação, informação e educação
