1. Repositório Institucional da UFMG
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  3. Artigo de Periódico
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/60587
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DC FieldValueLanguage
dc.creatorGabriel Fuly Catebpt_BR
dc.creatorSamuel Rosa Silveira Amaralpt_BR
dc.creatorSamuel Cristovão Lopes Gonçalvespt_BR
dc.creatorIsaias José Ramos de Oliveirapt_BR
dc.creatorRaquel Oliveira Pratespt_BR
dc.creatorBruno Azevedo Chagaspt_BR
dc.creatorMilena Soriano Marcolinopt_BR
dc.creatorZilma Silveira Nogueira Reispt_BR
dc.date.accessioned2023-11-07T20:39:28Z-
dc.date.available2023-11-07T20:39:28Z-
dc.date.issued2022-
dc.citation.volume8pt_BR
dc.citation.issue2pt_BR
dc.citation.spage12802pt_BR
dc.citation.epage12810pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34117/bjdv8n2-288pt_BR
dc.identifier.issn2525-8761pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/60587-
dc.description.abstractThe novel coronavirus pandemic has overloaded healthcare systems to the limit. Our aim was to assess the effectiveness of a chatbot to identify symptoms of COVID-19. The chatbot was developed to screen patients before teleconsultation. The symptoms informed in the dialogue were compared with those reported to the doctors in an emergency service. Among 96 patients assessed, dyspnea was the most frequent symptom (16,6%), and the only one that showed moderate agreement with the medical history recorded in electronic medical records (Kappa=0.605). In conclusion, the technology was useful in detecting one of the major symptoms of COVID-19. However, it was not possible to evidence its effectiveness to assessminor symptoms.pt_BR
dc.description.resumoA pandemia do novo coronavírus tem sobrecarregado os sistemas de saúde ao limite da capacidade de atendimento. Nosso objetivo foi avaliar a eficácia de um chatbot desenvolvido para triagem de pacientes, antes de teleconsulta, para identificar sintomas de COVID-19. Sintomas informados no diálogo foram comparados com os relatados aos médicos, em um serviço de urgência. Em 96 pacientes, dispneia foi o sintoma mais frequente (16,6%) e o único que mostrou concordância moderada com a história registrada em prontuário eletrônico (Kappa=0,605). Concluindo, a tecnologia mostrou-se útil para detectar um dos sintomas graves da COVID-19, mas não foi possível evidenciar sua eficácia em relação aos sintomas menores.pt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentMED - DEPARTAMENTO DE GINECOLOGIA OBSTETRÍCIApt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofBrazilian journal of developmentpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectChatbotpt_BR
dc.subjectCovid-19pt_BR
dc.subjectTelessaúdept_BR
dc.subjectTeleassistênciapt_BR
dc.subjectPilotopt_BR
dc.subject.otherInteligência artificialpt_BR
dc.subject.otherCOVID-19pt_BR
dc.subject.otherTelemedicinapt_BR
dc.titleEstudo piloto de validação de um chatbot de rastreamento, implementado para direcionar a teleassistência em Covid-19pt_BR
dc.title.alternativePilot validation of a frontline chatbot to face Covid-19 using telehealth assistancept_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.url.externahttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/44284pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9232-4309pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7128-4974pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8571-3135pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4278-3771pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6374-9295pt_BR
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