Sistema de Recomendação de Conteúdo Personalizado para Apoiar Aprendizagem Informal no Contexto da Saúde Materna
Thiago Henrique Rossato
UFERSA
Francisco Milton Mendes Neto
Palavras-chave: sistema de recomendação personalizado, aprendizado informal, saúde da gestante
Resumo
A gravidez é um período de profunda transformação, acompanhado por uma necessidade crescente de informações confiáveis sobre saúde. Contudo, o volume massivo de conteúdo disponível frequentemente dificulta que as gestantes encontrem recursos relevantes e dignos de confiança. Este estudo apresenta um sistema avançado de recomendação de conteúdo híbrido e personalizado, desenvolvido para superar esses desafios ao combinar de forma única filtragem colaborativa, análise de similaridade e moderação de conteúdo – uma integração inovadora que supera as abordagens tradicionais de método único. Embora o estudo demonstre resultados promissores, algumas limitações devem ser observadas, incluindo o uso de dados sintéticos e um tamanho de amostra pequeno, o que pode afetar a generalização das descobertas. É necessária validação adicional em ambientes clínicos reais com populações diversas. No entanto, as implicações práticas do sistema para a saúde materna são significativas, pois ele tem o potencial de melhorar os resultados de saúde ao fornecer informações personalizadas e rigorosamente verificadas, reduzindo a exposição à desinformação e apoiando uma melhor tomada de decisão durante a gravidez. A inovação chave do sistema reside em sua arquitetura de três camadas que, simultaneamente, aproveita as preferências coletivas dos usuários por meio da filtragem colaborativa, garante a relevância do conteúdo via análise de similaridade e mantém alta credibilidade através da moderação automatizada – preenchendo lacunas críticas nas plataformas existentes de saúde materna. Essa abordagem abrangente não apenas personaliza as recomendações, mas também salvaguarda sua precisão médica, estabelecendo um novo padrão para sistemas de informação relacionados à gravidez. Ao capacitar as gestantes com conhecimento personalizado e baseado em evidências, esta solução representa um avanço importante na saúde materna digital, potencialmente transformando a forma como as informações sobre gravidez são acessadas e utilizadas para melhorar o cuidado pré-natal e o bem-estar materno.