Um serviço de reconhecimento de fala para habilitar interações entre usuários finais e aplicativos de assistência médica com persistência blockchain

Um serviço de reconhecimento de fala para habilitar interações entre usuários finais e aplicativos de assistência médica com persistência blockchain 

Autor(a)
Melo, Henrique de Couto.
<email@henriquecouto.com.br>
Ano de publicação
2020
Data da defesa
26/08/2020
Curso/Outros
Sistemas da Informação (U.E. Penedo)
Número de folhas
51
Tipo
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
Local
UFAL, Campus Arapiraca, Unidade Educacional PENEDO
Resumo

A constante evolução das tecnologias de desenvolvimento de software possibilita a criação de novos mecanismos de Interação Humano Computador para melhorar a usabilidade de aplicações de saúde e aumentar a produtividade dos profissionais. Nesse sentido, o reconhecimento de voz utiliza métodos e tecnologias que permitem a captura e transcrição da linguagem falada de forma automatizada. Este Trabalho de Conclusão de Curso especifica uma solução computacional que utiliza o reconhecimento de fala para auxiliar os profissionais de saúde a registrar os dados de atendimento clínico dos pacientes e utiliza um serviço de persistência de dados, baseado em tecnologia blockchain. Médicos participaram desse estudo, realizando atividades de prototipagem e especificando o fluxo de trabalho a ser realizado no atendimento ao paciente. Depois disso, a arquitetura do software foi especificada e a solução proposta, que foi implementada com base na tarefa de prototipagem executada pelos usuários finais, é detalhada. Para avaliar a solução proposta, foi realizada uma avaliação de usabilidade e os resultados mostraram uma redução de tempo e esforço para o registro das informações do paciente. Utilizando uma abordagem quantitativa, foram investigados aspectos de aprendibilidade, memorabilidade, eficiência e satisfação, onde a ferramenta de aplicação de saúde proposta obteve uma avaliação média de 90.55% em relação à usabilidade. Além disso, foi especificado um recurso de análise onde foi realizada a validação do serviço de persistência de dados que se mostrou eficiente e não apresentou divergências nas avaliações realizadas. 

Abstract

 The constant evolution of software development technologies makes it possible to create new mechanisms for Human Computer Interaction to improve the usability of healthcare applications and increase the productivity of professionals. In this sense, the speech recognition uses methods and technologies that allow the capture and transcription of the spoken language in an automated way. This Completion of Course Work specifies a computational solution that uses speech recognition to assist healthcare professionals in record of patient clinical care data and uses blockchain technology to perform data storage. Doctors participated on this study, carrying out prototyping activities and specifying the workflow to be performed in patient care. After that, the software architeture has specified and the proposed solution, that which was implemented based on the prototyping task performed by end users, is detailed. To evaluate the proposed solution, a usability evaluation was carried out and the results showed a reduction in time and effort for recording patient information. Using a quantitative approach, aspects of learnability, memorability, efficiency and satisfaction were investigated, where the proposed health application tool obtained an average rating of 90.55% in relation to usability. In addition, an analysis resource was specified where the validation of the data persistence service was performed, which proved to be efficient and did not differ in the evaluations performed.

Orientador(a)
Dr. Araújo, André Magno Costa de.
Banca Examinadora
Dr. Baia, Davy de Medeiros.
Escarpini, Maria Cristina Tenório Cabral Cavalcante.
Palavras-chave
Interação homem-máquina.
Interface de fala.
Software – Saúde.
Blockchain (Base de dados) - Tecnologia.
Áreas do Conhecimento/Localização
Coleção de Propriedade Intelectual (CPI) - BSP.
Categorias CNPQ
1.00.00.00-3 Ciências exatas e da terra.
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