Classificação da utilidade de respostas em saúde com base em votos comunitários: uma abordagem automatizada para sistemas de qa
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Este trabalho investiga a classificação da utilidade de respostas em serviços de Perguntas e
Respostas na área da saúde. A pesquisa propõe um método supervisionado que combina
técnicas de Processamento de Linguagem Natural e sinais de interação comunitária para
priorizar respostas úteis. Foi construído o córpus SaudeBR-QA a partir do CatálogoMed, do
qual se selecionaram 3.010 pares pergunta–resposta rotulados com base em votos/curtidas.
Sete classificadores foram otimizados por validação cruzada estratificada. O Random Forest
apresentou o melhor equilíbrio entre acurácia e F1 no conjunto de teste (acurácia de 79,07% e
F1macro de 79%). A avaliação com usuários, por meio de um formulário, coletou julgamentos de
público geral e profissionais de saúde, evidenciando alinhamento entre o modelo e o consenso
humano e eventuais divergências. Os resultados demonstram a viabilidade de modelos leves
para apoiar o ranqueamento de respostas e qualificar o acesso a informações médicas, além
de disponibilizar um córpus público e um protocolo reprodutível para pesquisas futuras.
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Keywords
saúde, votos, aprendizado de máquina