Resumo
A Kidopi desenvolveu e comercializa o CleverCare (www.clevercare.com.br), um framework para controle, gestão e orientação de pacientes que necessitam de acompanhamento médico contínuo. Além de interfaces gráficas para usuários e APIs de acesso, o CleverCare possui uma máquina de estados, sistema de gestão de diálogos, ferramentas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e integração com serviços de mensagem, como Telegram e SMS, que permitem a comunicação com o paciente de forma personalizada e ativa, proporcionando um cuidado mais próximo. O CleverCare vem sendo reconhecido nacional e internacionalmente por prêmios de instituições como ONU e MIT e tendo um avanço significativo no mercado. Hoje, está presente em locais que são destaque em inovação como o Hospital Albert Einstein, a Unimed BH e o Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto. Visando aprimorar a qualidade técnica da solução a Kidopi conseguiu, por meio do programa PIPE (Fase 1) da Fapesp, aprimorar o mecanismo de Inteligência Artificial do CleverCare, assim como permitiu a sua utilização em vestíveis e preparou a solução para uma expansão internacional através de adequação da solução às línguas inglesa e espanhola. Esta evolução técnica desenvolvida na Fase 1 vem se provando estratégica e válida. Com os resultados foi possível estabelecer um convênio e contrato de piloto com a Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB) na Colômbia para implantação do CleverCare e realização de pesquisas conjuntas de validação. A evolução da Fase 1 permitiu ainda o estudo de diferentes cenários de evolução do mecanismo de tomada de decisão. Com esse estudo de aprimoramento foi possível identificar as principais estratégias para a resolução dos gargalos de criação de conteúdo especializado. Foi observado um potencial a ser explorado neste projeto, relacionado ao processamento de linguagem natural que, por meio da criação de conteúdo e anotação de corpus permitirá melhorias como a criação de protocolos médicos baseados nas mais recentes publicações de revistas conceituadas na área, criação de alertas inteligentes baseados em literatura, aumento da quantidade de informações curadas capazes de solucionar dúvidas dos pacientes, e diminuição da necessidade de intervenção humana durante os diálogos. A meta do presente projeto é aprimorar o processamento de linguagem natural do CleverCare visando extrair conhecimento a partir de textos livres, em português, inglês e espanhol, permitindo um aperfeiçoamento na classificação de respostas de pacientes para perguntas do CleverCare (para manutenção de diálogos), assim como nas respostas às perguntas dos usuários e o desenvolvimento de novas funcionalidades para aplicações de interesse da empresa. Com essas melhorias, espera-se tornar o CleverCare mais competitivo no mercado nacional e aumentar a aderência do paciente ao seu plano de tratamento e acompanhar os desfechos dos casos. Espera-se também permitir uma gestão de diálogos mais eficiente e fluida, proporcionando uma experiência agradável para o usuário. (AU)
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