Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/1822/84104

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorMacedo, Joaquimpor
dc.contributor.advisorCraveiro, Olgapor
dc.contributor.authorBarbosa, António Pedro Mesquitapor
dc.date.accessioned2023-04-21T14:36:02Z-
dc.date.available2023-04-21T14:36:02Z-
dc.date.issued2020-12-10-
dc.date.submitted2020-10-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1822/84104-
dc.descriptionDissertação de mestrado integrado em Engenharia Informáticapor
dc.description.abstractDados de alta qualidade sobre tratamentos médicos e de informação técnica tornaram-se acessíveis, criando novas oportunidades de E-Saúde para a recuperação de um paciente. A implementação da aprendizagem automática nestas soluções provou ser essencial e eficaz na elaboração de aplicações para o utilizador para aliviar a sobrecarga do sector de saúde. Atualmente, muitas interações com os utentes são realizadas via telefonemas e mensagens de texto. Os agentes de conversação podem responder a estas questões, fomentando uma rápida interação com os pacientes. O objetivo fundamental desta dissertação é prestar apoio aos pacientes, fornecendo uma fonte de informação fidedigna que lhes permita instruir-se e esclarecer dúvidas sobre os procedimentos e repercussões dos seus problemas de saúde. Este propósito foi concretizado não apenas através de uma plataforma Web intuitiva e acessível, composta por perguntas frequentes, mas também integrando um agente de conversação inteligente para responder a questões. Para este fim, cientificamente, foi necessário conduzir a investigação, implementação e viabilidade dos agentes de conversação no domínio fechado para os cuidados de saúde. Constitui um importante contributo para a comunidade de desenvolvimento de chatbots, na qual se reúnem as últimas inovações e descobertas, bem os desafios actuais da aprendizagem automática, contribuindo para a consciencialização desta área.por
dc.description.abstractHigh-quality data on medical treatments and facility-level information has become accessible, creating new eHealth opportunities for the recuperation of a patient. Machine learning implementation in these solutions has been proven to be essential and effective in building user-centred applications to relieves the burden on the healthcare sector. Nowadays, many patient interactions are handled through healthcare services via phone calls and text message exchange. Conversation agents can provide answers to these queries, promoting fast patient interaction. The underlying aim of this dissertation is to assist patients by providing a reliable source of information to educate themselves and clarify any doubts about procedures and implications of their health issue. This purpose was achieved not only through an intuitive and accessible web platform, with frequently asked questions, but also by integrating an intelligent chatting agent to answer questions. To this end, scientifically, it was necessary to conduct the research, implementation and feasibility of closed-domain conversation agents for healthcare. It is a valuable input for the chatbot development community, which assembles the latest innovations and findings, as well as the current challenges of machine learning, contributing to the awareness of this field.por
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/por
dc.subjectCuidados de saúdepor
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpor
dc.subjectAprendizagem automáticapor
dc.subjectChatbotpor
dc.subjectPerguntas e respostaspor
dc.subjectHealthcarepor
dc.subjectNatural language processingpor
dc.subjectMachine learningpor
dc.subjectQuestion answeringpor
dc.titleChatbot development to assist patients in health care servicespor
dc.typemasterThesiseng
dc.identifier.tid203254066por
thesis.degree.grantorUniversidade do Minhopor
sdum.degree.grade18 valorespor
sdum.uoeiEscola de Engenhariapor
dc.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informáticapor
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Antonio Pedro Mesquita Barbosa.pdf4,13 MBAdobe PDFView/Open

This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons

Partilhe no FacebookPartilhe no TwitterPartilhe no DeliciousPartilhe no LinkedInPartilhe no DiggAdicionar ao Google BookmarksPartilhe no MySpacePartilhe no Orkut
Exporte no formato BibTex mendeley Exporte no formato Endnote Adicione ao seu ORCID