Chatbots na identificação de problemas de amamentação: avaliação de desempenho
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1370Palavras-chave:
Amamentação, Inteligência Artificial, Sistemas InteligentesResumo
Objetivo: Este estudo objetivou avaliar o desempenho de chatbots de inteligência artificial na identificação de problemas relacionados à amamentação. Método: o estudo avaliou o OpenAI ChatGPT3.5, Microsoft Copilot, Google Gemini e o Lhia na identificação de problemas da amamentação. O chatbot Lhia está em desenvolvimento pelo nosso time de pesquisadores. Através do consenso entre profissionais de saúde especialistas em amamentação, foi criado um conjunto de dados de relatos de queixa clínica principal anotada em prontuários de atendimento do Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão para os testes com três abordagens de comandos do tipo zero-shot. Resultados: o melhor desempenho foi com ChatGPT-3.5, que apresentou acurácia variando de 79% a 93%, fallback de 0% a 7% e F1-score de 75% a 100%. Conclusão: chatbots de inteligência artificial podem ser uma ferramenta promissora para auxiliar mães e profissionais de saúde na detecção precoce de problemas na amamentação.
Referências
Victora CG, Bahl R, Barros AJ, França GV, Horton S, Krasevec J, et al. Breastfeeding in the 21st century: epidemiology, mechanisms, and lifelong effect. The Lancet. 2016;387(10017):475-90.
Rollins NC, Bhandari N, Hajeebhoy N, Horton S, Lutter CK, Martines JC, et al. Breastfeeding in the 21st century: epidemiology, mechanisms, and lifelong effect. Lancet. 2016;387(10017):491-504
World Health Organization. Infant and Young Child Feeding: Model Chapter for Textbooks for Medical Students and Allied Health Professionals; Technical Report; WHO: Geneva, Switzerland, 2009
Bhattacharjee NV, Schaeffer LE, Hay SI, Lu D, Schipp MF, Lazzar-Atwood A, et al. Mapping inequalities in exclusive breastfeeding in low- and middle-income countries 2000–2018. Nat Hum Behav. 2021; 5,1027–1045.
Softić A, Husić JB, Softić A, Baraković S. Health chatbot: design, implementation, acceptance and usage motivation. In 20th International Symposium Infoteh-Jahorina; 2021 17-19 March; East Sarajevo, Bosnia and Herzegovina. IEEE; 2021, pp. 1-6, Available from: doi:10.1109/INFOTEH51037.2021.9400693.
Prasad VA, Ranjith R. Intelligent chatbot for lab security and automation. In 11th international conference on computing, communication and networking Technologies, 2020 1-3 July; Kharagpur, India. IEEE, 2020, pp. 1-4, Available from: doi:10.1109/ICCCNT49239.2020.9225641.
Yadav D, Malik P, Dabas K, Singh P. Feedpal: Understanding Opportunities for Chatbots in Breastfeeding Education of Women in India. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2019;3(CSCW):170:1–30.
Gupta V, Arora N, Jain Y, Mokashi S, Panda C. Assessment on Adoption Behavior of First-time Mothers on the Usage of Chatbots for Breastfeeding Consultation. J Mahatma Gandhi Univ Med Sci Tech. 2021;6(2):64-68.
Montenegro JL, Costa CA, Janssen LP. Evaluating the use of chatbot during pregnancy: A usability study. Healthcare Analytics. 2022;2(100072):1-9.
Campos-Filho AS, Cursino JR, Barros-Júnior TD, Lima EC. Assistente Virtual na Educação em Saúde dos Homens. J Health Inform. 2023;15(Esp):1-14.
Luykx JJ, Gerritse F, Habets PC, Vinkers CH. The performance of ChatGPT in generating answers to clinical questions in psychiatry: a two-layer assessment. World Psychiatry. 2023;22(3):479-480.
Abdullahi T, Singh R, Eickhoff C. Learning to make rare and complex diagnoses with generative ai assistance: qualitative study of popular large language models. JMIR Medical Education. 2024;10(1), 1-11.
Spallek S, Birrell L, Kershaw S, Devine EK, Thornton L. Can we use chatgpt for mental health and substance use education? examining its quality and potential harms. JMIR Medical Education. 2023;9(1), 1-10.
Nori H, King N, McKinney SM, Carignan D, Horvitz E. Capabilities of gpt-4 on medical challenge problems. arXiv preprint arXiv. 2023:2(2303.13375), 1-35.
Lautrup AD, Hyrup T, Schneider-Kamp A, Dahl M, Lindholt JS, Schneider-Kamp P. Heart-to-heart with ChatGPT: the impact of patients consulting AI for cardiovascular health advice. Open Heart. 2023;10(2), 1-8.
Andrew A. Potential applications and implications of large language models in primary care. Fam Med Community Health, 2024;12(Suppl 1), 1-6.
Corrêa JS, Araújo-Neto AP, Pinto GR, Lima LD, Teles AS. Lhia: a smart chatbot for breastfeeding education and recruitment of human milk donors. Appl Sci. 2023;13(12): 1-19
Zhao WX, Zhou K, Li J, Tang T, Wang X, Hou Y, et al. A survey of large language models. arXiv preprint arXiv: 2023:13(2303.18223), 1-124.
Espejel JL, Ettifouri EH, Alassan MS, Chouham EM, Dahhane W. GPT-3.5, GPT-4, or BARD? evaluating LLMs reasoning ability in zero-shot setting and performance boosting through prompts. Natural Language Processing Journal. 2023;5(100032), 1-192.
Grandini M, Bagli E, Visani G. Metrics for multi-class classification: an overview. arXiv preprint arXiv: 2020:1(2008.05756), 1-17.
Jedrzejczak WW, Kochanek K. Comparison of the audiological knowledge of three chatbots-ChatGPT, Bing Chat, and Bard. Audiol Neurootol. 2023:11(38710158), 1-7.
Lim ZW, Pushpanathan K, Yew SM, Lai Y, Sun CH, Lam JS, et al. Benchmarking large language models’ performances for myopia care: a comparative analysis of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, and Google Bard. EBioMedicine. 2023:95(104770), 1-11.
Kim SH, Schramm S, Berberich C, Rosenkranz E, Schmitzer L, Serguen K, et al. Human-AI collaboration in large language model-assisted brain mri differential diagnosis: a usability study. medRxiv 2024:02(05), 1-22.
Simas WL, Penha JS, Soares LB, Rabêlo PP, Oliveira BL, Pinheiro FS. Insegurança materna na amamentação em lactantes atendidas em um banco de leite humano. Rev. Bras. Saude Mater. Infant. 2021:21(1), 251-259.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
A submissão de um artigo ao Journal of Health Informatics é entendida como exclusiva e que não está sendo considerada para publicação em outra revista. A permissão dos autores para a publicação de seu artigo no J. Health Inform. implica na exclusiva autorização concedida aos editores para incluí-lo na revista. Ao submeter um artigo, ao autor será solicitada a permissão eletrônica de um Termo de Transferência de Direitos Autorais. Uma mensagem eletrônica será enviada ao autor correspondente confirmando o recibo do manuscrito e o aceite da Declaração de Direito Autoral.
