Chamadas impulsionadas por IA melhoram o suporte à saúde materna

Em muitos lugares, Mães e famílias não têm fácil acesso a informações de saúde importantes. Isso pode levar a resultados de saúde ruins tanto para as mães quanto para os bebês. Para mudar isso, programas de saúde móvel (MHealth) começaram a usar tecnologia como chamadas de voz automáticas para compartilhar informações de saúde vitais com as mães.

No entanto, um desafio que esses programas enfrentam é que as pessoas frequentemente perdem o interesse com o tempo e param de ouvir essas chamadas. Para manter as mães engajadas, agentes de saúde comunitários podem fazer chamadas ao vivo. Mas como decidimos quem deve receber essas chamadas especiais? É aqui que a inteligência artificial (IA) entra. Usar IA ajuda a identificar as mães que mais vão se beneficiar dessas chamadas ao vivo.

Este artigo explora como o agendamento baseado em IA dessas chamadas pode melhorar o conhecimento e os comportamentos das mães, especialmente durante o importante período pós-natal.

#A Importância da Saúde Materna

A saúde materna é crucial para o bem-estar tanto das mães quanto dos bebês. Quando as mães têm conhecimento sobre Práticas de Saúde durante a gravidez e após o parto, elas podem cuidar melhor de si mesmas e de seus bebês. Isso inclui entender nutrição, amamentação e reconhecer quando procurar ajuda médica.

Infelizmente, muitas mães, especialmente aquelas em áreas carentes, não recebem informações adequadas. Essa falta de acesso pode levar a mal-entendidos sobre práticas de saúde e, em última análise, a resultados de saúde ruins para mães e recém-nascidos.

#O Papel dos Programas de Saúde Móvel

Programas de saúde móvel, como o mMitra, visam preencher essa lacuna usando telefones celulares para entregar informações de saúde. Esses programas geralmente enviam mensagens de voz automáticas semanais para as mães, compartilhando dicas e conselhos de saúde essenciais.

Enquanto esses programas alcançam um grande público, manter as mães engajadas é essencial. Muitas mães podem parar de ouvir as chamadas depois de um tempo, reduzindo sua exposição a informações importantes.

#Introduzindo Chamadas de Serviço Ao Vivo

Uma maneira eficaz de manter o engajamento é através de chamadas ao vivo feitas por trabalhadores de saúde treinados. Essas chamadas oferecem um toque pessoal e podem aumentar significativamente o interesse das mães pelo programa. No entanto, com recursos limitados, as organizações precisam escolher sabiamente quem chamar.

É aqui que a IA entra em ação. Ao analisar dados, a IA pode prever quais mães provavelmente responderão positivamente a uma intervenção, tornando mais eficiente a alocação de recursos e melhorando o engajamento.

#Agendamento de IA em Programas de mHealth

Neste estudo, trabalhamos com uma organização chamada ARMMAN, que opera um dos maiores programas de saúde materna do mundo, o mMitra. Através desse programa, as mães recebem chamadas automáticas sobre práticas de saúde. O desafio era agendar chamadas ao vivo de forma eficaz, para que as mães que mais precisavam delas as recebessem.

Usando um modelo chamado bandits multi-braços inquietos (RMAB), conseguimos determinar a melhor alocação de chamadas ao vivo. O modelo de IA ajuda a aprender e se adaptar ao longo do tempo com base em como as mães respondem às chamadas.

#Conduzindo o Estudo

Para avaliar o impacto das intervenções agendadas por IA, dividimos as mães em dois grupos: aquelas que receberam chamadas ao vivo e aquelas que não receberam. Fizemos pesquisas para avaliar seu conhecimento sobre práticas de saúde após as chamadas.

A pesquisa tinha como objetivo medir a compreensão das mães sobre questões de saúde chave durante o período pós-natal, que é um momento vital tanto para as mães quanto para os bebês. Especificamente, procuramos melhorias em áreas relacionadas ao conhecimento sobre saúde materna e práticas de cuidado infantil.

#Resultados do Estudo

Os resultados iniciais indicaram que aquelas que receberam chamadas ao vivo agendadas por IA tendiam a ter uma melhor compreensão de tópicos de saúde cruciais. As mães que se engajaram mais com o programa mostraram melhorias em suas práticas de saúde, como amamentação e cuidado geral com os bebês.

No entanto, enfrentamos desafios para estabelecer provas definitivas dessas melhorias devido a fatores como tamanhos de amostra pequenos e variabilidade nas respostas das mães. Isso significa que, embora nossos resultados iniciais fossem promissores, mais pesquisas e estudos maiores são necessários para confirmar totalmente os efeitos positivos das intervenções de IA.

#Observações sobre a Audiência

Observamos que, após receber chamadas ao vivo, as mães mostraram um aumento consistente em sua audiência das mensagens automáticas. Isso foi um indicativo positivo de que intervenções personalizadas ajudaram as mães a se manterem conectadas e engajadas com as informações de saúde que estavam sendo fornecidas.

No geral, a média de audiência adicional após as chamadas ao vivo foi significativa. Isso sugere que, quando as mães se sentem apoiadas e engajadas por meio de interações ao vivo, elas são mais propensas a continuar ouvindo mais informações.

#Feedback das Pesquisas

Os resultados da pesquisa revelaram insights interessantes sobre o engajamento das mães. Aqueles que receberam chamadas eram geralmente mais informados sobre tópicos importantes de saúde. Por exemplo, mostraram uma melhor compreensão de quando e como amamentar, nutrição adequada e como cuidar de seus bebês.

Certas perguntas na pesquisa demonstraram diferenças significativas nas respostas entre os dois grupos. Por exemplo, mães que receberam intervenções tendiam a pontuar melhor em perguntas sobre o desenvolvimento e cuidados do bebê.

#Importância de Estudos de Acompanhamento

Embora os resultados fossem encorajadores, enfatizamos a necessidade de estudos de acompanhamento para reunir dados mais robustos. Esses estudos de acompanhamento deveriam idealmente envolver grupos maiores de mães e métodos de pesquisa refinados para produzir conclusões mais definitivas sobre a eficácia das intervenções agendadas por IA.

Por meio da colaboração contínua com organizações como a ARMMAN, queremos aprimorar nosso entendimento de como intervenções de saúde personalizadas podem levar a melhores resultados para mães e seus bebês.

#Conclusão

Em conclusão, nosso estudo destaca o potencial das chamadas ao vivo agendadas por IA para melhorar o conhecimento e os comportamentos de saúde materna. Embora os resultados preliminares mostrem promessas, pesquisas contínuas ajudarão a esclarecer o impacto total dessas intervenções.

Engajar mães através de tecnologia como programas de saúde móvel é um passo vital para garantir que elas recebam as informações necessárias para gestações mais saudáveis e melhor cuidado infantil. Ao usar IA para identificar aquelas que mais precisam de suporte, aumentamos as chances de melhorar os resultados de saúde em comunidades carentes.

Com inovação e pesquisa contínuas, esperamos fazer progressos significativos na saúde materna e garantir que todas as mães tenham acesso às informações essenciais de que precisam para um começo saudável para elas e seus bebês.