Publicação: Integração de Interface Conversacional (Chatbot) a uma Aplicação Web para Gestão de Consultas Médicas
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Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um ecossistema para agendamento de consultas composto por: (i) um website no qual profissionais (médicos) e pacientes visualizam compromissos, criam disponibilidades e realizam marcações; e (ii) um chatbot no WhatsApp que executa a autenticação baseada em telefone. Na interação do usuário com o chatbot, a WhatsApp Cloud API gera um payload JSON contendo o número de telefone, garantindo a identificação inequívoca do contato. A partir disso, o chatbot registra o número no sistema e envia um link com código de acesso único para o painel correspondente ao perfil do usuário (médico ou paciente), liberando o acesso ao site apenas após a verificação.
O website (\url{https://medcoqueiral.com.br}), desenvolvido em HTML, CSS, JavaScript e PHP e hospedado na LocaWeb, funciona como camada de interface, encaminhando requisições HTTP ao back-end em Python (Flask). Esse back-end, inicialmente exposto ao público por um túnel seguro via Ngrok para prototipação, foi posteriormente migrado para a infraestrutura do Google Cloud. O banco de dados PostgreSQL é compartilhado entre site e chatbot, armazenando contas, registros de consultas e assegurando a unicidade de e-mails e telefones. A solução automatiza o envio e o recebimento de mensagens via WhatsApp Cloud API (HTTP), gerenciando o fluxo conversacional e a persistência de dados.
O objetivo principal é simplificar o agendamento entre clientes e profissionais, bem como o cadastro e a entrada segura no sistema, além de facilitar consultas (queries) aos agendamentos para apoiar a organização do profissional. Embora concebida para o contexto médico, a solução é escalável e aplicável a outras áreas que demandam marcação de compromissos. O sistema foi projetado em conformidade com as diretrizes da Meta e com a legislação brasileira, preservando a integridade dos dados e evitando práticas sujeitas a sanções. A adoção de um banco de dados estruturado e da linguagem Python também prepara o terreno para trabalhos futuros em análise de dados e construção de sistemas de recomendação, aproveitando o ecossistema robusto de bibliotecas de IA em Python.
Abstract
Palavras-chave
Chatbot, WhatsApp Cloud API, HTTP, Webhook, JSON, Endpoint, Flask, Python, PHP, Javascript, HTML, CSS
Citação
YAMAGUTI, Hisashi It. Integração de Interface Conversacional (Chatbot) a uma Aplicação Web para Gestão de Consultas Médicas. 2025. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Aeronáutica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.