Desenvolvimento de um Chatbot para apoiar a Compreensão do Risco Cardiovascular de Pacientes da Atenção Primária à Saúde

Autores

  • João Carlos Sedraz Silva Filho Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-4082-9652
  • Rosana Alves de Melo Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.
  • Nivaldo Guedes Oliveira Souza Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.
  • Paulo Henrique de Farias Martins Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.
  • João Carlos Sedraz Silva Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-4082-9652
  • Jorge Luis Cavalcanti Ramos Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-6099-6861
  • Hellen de Lima Silva Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.
  • Tino Lucas Valença Fernandes Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.
  • Karen Ruggeri Saad Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-3904-9026

DOI:

https://doi.org/10.14295/idonline.v20i83.4526

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Autocuidado, Saúde, Inovação, Tecnologia, Doenças cardiovasculares

Resumo

A avaliação do risco cardiovascular por escalas clínicas validadas permite identificar pessoas com risco elevado e orientar intervenções preventivas. Contudo, a interpretação dos resultados pode ser difícil para os pacientes, demandando comunicação recorrente com profissionais de saúde, que enfrentam restrições de tempo e recursos, sobretudo na Atenção Primária à Saúde. Nesse contexto, chatbots podem apoiar a comunicação e o autocuidado. Este estudo objetivou propor um chatbot e avaliar sua aceitação como recurso para apoiar a compreensão do risco cardiovascular por pacientes da Atenção Primária à Saúde. A pesquisa contemplou três fases: desenvolvimento, demonstração e avaliação. Inicialmente, realizou-se revisão da literatura para subsidiar o desenvolvimento da solução. A partir dos achados, foi incorporada ao TiaBet, chatbot de apoio a pacientes com diabetes mellitus tipo 2, uma funcionalidade para avaliação do risco cardiovascular e geração de relatório individual. Na demonstração, sete profissionais de saúde testaram a funcionalidade. Posteriormente, aplicou-se um questionário para avaliar quatro construtos: facilidade percebida, utilidade percebida, intenção de uso e adequação das informações. Os resultados demonstraram avaliações positivas em todos os construtos, com médias superiores a 4,2 em uma escala de 1 a 5 e grandes tamanhos de efeito, indicando aceitação da solução pelos profissionais participantes. Apesar das limitações relacionadas ao número reduzido de participantes e à ausência de testes na prática clínica, os resultados evidenciam o potencial da tecnologia como recurso de apoio à comunicação sobre risco cardiovascular. Estudos futuros poderão avaliar sua aplicação em diferentes contextos e seus efeitos sobre a compreensão dos pacientes, a adesão ao tratamento e os desfechos clínicos.

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Biografia do Autor

João Carlos Sedraz Silva Filho, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Acadêmico de Medicina na Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil. joao.ssilva@discente.univasf.edu.br;

Rosana Alves de Melo, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Doutora em Inovações Terapêuticas (UFPE), Professora da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) e Sócia Fundadora da Cognemix.

Nivaldo Guedes Oliveira Souza, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Graduando em Engenharia da Computação. Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf), Pernambuco, Brasil.

Paulo Henrique de Farias Martins, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Graduando em Engenharia da Computação. Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf), Pernambuco, Brasil.

João Carlos Sedraz Silva, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Doutor em Ciência da Computação (UFPE) e Professor da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf), Pernambuco, Brasil.

Jorge Luis Cavalcanti Ramos, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Doutor em Ciência da Computação (UFPE) e Professor da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf), pernambuco, Brasil.

Hellen de Lima Silva, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Graduanda de Medicina. Universidade do Vale do São Francisco (Univasf), Pernambuco, Brasil.

Tino Lucas Valença Fernandes, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Graduando de Medicina. Universidade do Vale do São Francisco (Univasf), Pernambuco, Brasil.

Karen Ruggeri Saad, Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF), Pernambuco, Brasil.

Doutora em Ciências Cirúrgicas interdisciplinares (Unifesp) e Professora da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf), Pernambuco, Brasil e da Universidade de Brasília (UnB).

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Publicado

2026-10-31

Como Citar

Silva Filho, J. C. S., Melo, R. A. de, Souza, N. G. O., Martins, P. H. de F., Silva, J. C. S., Ramos, J. L. C., … Saad, K. R. (2026). Desenvolvimento de um Chatbot para apoiar a Compreensão do Risco Cardiovascular de Pacientes da Atenção Primária à Saúde. ID on Line. Revista De Psicologia, 20(83), 516–539. https://doi.org/10.14295/idonline.v20i83.4526

Edição

v.20, n.83 (2026)

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2026 João Carlos Sedraz Silva Filho, Rosana Alves de Melo, Nivaldo Guedes Oliveira Souza, Paulo Henrique de Farias Martins, João Carlos Sedraz Silva, Jorge Luis Cavalcanti Ramos, Hellen de Lima Silva, Tino Lucas Valença Fernandes, Karen Ruggeri Saad

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