Inteligência artificial aplicada à saúde feminina: desenvolvimento de um agente virtual para educação sexual feminina baseado em demandas identificadas por estudo netnográfico

Abstract

A insuficiência da educação sexual em contextos formais e a crescente busca por informações em ambientes digitais evidenciam a necessidade de estratégias acessíveis e confiáveis para a disseminação de informações sobre sexualidade feminina. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar um agente virtual baseado em inteligência artificial para educação sexual feminina, estruturado a partir de necessidades informacionais identificadas em uma comunidade on-line. Inicialmente, foi realizada uma pesquisa netnográfica na comunidade r/sex, da plataforma Reddit, na qual 329 postagens foram analisadas e organizadas em três categorias principais e 20 subtópicos. Os resultados orientaram a construção de uma base de conhecimento especializada, composta por aproximadamente 300 documentos em formato Markdown, elaborados a partir de fontes científicas e institucionais. A base foi integrada a um modelo de linguagem por meio de uma arquitetura de Retrieval-Augmented Generation (RAG). O agente virtual foi posteriormente avaliado presencialmente por 32 participantes, com idades entre 21 e 67 anos, em estudo aprovado pelo Comitê de à tica. As respostas foram avaliadas em escala Likert de cinco pontos quanto ao esclarecimento das dúvidas, compreensão da linguagem, confiabilidade das informações e intenção de reutilização, além de aspectos relacionados ao uso da inteligência artificial, acesso à informação e usabilidade da ferramenta. As 64 avaliações das interações apresentaram mediana de 5 em todos os itens, com erros padrão da mediana entre menos de 0,000001 e 0,003037. As médias complementares variaram de 4,75 a 4,91, sendo a maior referente à facilidade de compreensão da linguagem. Na avaliação global, todos os itens também apresentaram mediana de 5, com erros padrão da mediana entre zero e 0,00151 e médias entre 4,84 e 5,00. A relevância dos temas abordados e a intenção de recomendação do sistema receberam pontuação máxima de todas as participantes. Os resultados indicam que a integração entre netnografia, base de conhecimento especializada e modelos de linguagem constitui uma abordagem promissora para o desenvolvimento de ferramentas de educação sexual alinhadas às necessidades informacionais das usuárias. Entretanto, foram identificadas limitações relacionadas à recuperação de informações pelo mecanismo RAG. Conclui-se que o agente desenvolvido apresentou elevada aceitação e potencial como ferramenta complementar para ampliar o acesso a informações sobre educação sexual feminina.

Abstract: The lack of adequate sexual education in formal settings and the increasing search for information in digital environments highlight the need for accessible and reliable strategies for disseminating information on female sexuality. This study aimed to develop and evaluate an artificial intelligence-based virtual agent for female sexual education, structured around informational needs identified within an online community. Initially, a netnographic study was conducted in the r/sex community on Reddit, in which 329 posts were analyzed and organized into three main categories and 20 subtopics. The findings guided the development of a specialized knowledge base comprising approximately 300 Markdown documents developed from scientific and institutional sources. The knowledge base was integrated with a language model using a Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. The virtual agent was subsequently evaluated in person by 32 participants aged 21 to 67 years in a study approved by the Research Ethics Committee. Responses were assessed using a five-point Likert scale regarding clarification of participants' questions, language comprehensibility, perceived reliability of the information, and intention to reuse the system, as well as aspects related to the use of artificial intelligence, access to information, and system usability. The 64 interaction evaluations yielded a median of 5 for all items, with standard errors of the median ranging from less than 0.000001 to 0.003037. The supplementary mean scores ranged from 4.75 to 4.91, with the highest score recorded for ease of understanding the language. In the overall evaluation, all items also yielded a median of 5, with standard errors of the median ranging from zero to 0.00151 and mean scores ranging from 4.84 to 5.00. The relevance of the topics addressed and the intention to recommend the system received the highest possible rating from all participants. The results indicate that integrating netnography, a specialized knowledge base, and language models represents a promising approach to developing sexual education tools aligned with users' informational needs. However, limitations related to information retrieval by the RAG mechanism were identified. In conclusion, the developed virtual agent showed high acceptance among participants and potential as a complementary tool for expanding access to information on female sexual education.