Defesa de: Tese de Doutorado
Candidato(a): Eder de Oliveira
Data: 27 de agosto de 2026, às 14h00
Local: Por videoconferência
Link para a defesa: https://meet.google.com/dfg-kxxm-iep
Resumo
A sessão clínica desempenha papel fundamental no cuidado à saúde ao mediar a deliberação sobre casos médicos complexos e distribuídos. Embora ambientes imersivos e colaborativos em Realidade Estendida (XR) ofereçam potencial significativo para suportar a referência compartilhada em modalidades híbridas de acesso, pouco se sabe sobre como esses ambientes atuam concretamente no suporte à decisão diagnóstica. Persiste o desafio de projetar e avaliar artefatos imersivos que reproduzam com fidelidade o fluxo de trabalho clínico entre dispositivos heterogêneos sem introduzir viés de design. Esta tese investiga como ambientes híbridos imersivos e colaborativos podem apoiar a tomada de decisão clínica a partir da experiência do usuário. O trabalho visa conceber, instanciar e avaliar um ambiente XR para sessões clínicas, caracterizando o construto de Suporte Diagnóstico Percebido e identificando os processos de apropriação tecnológica que o constituem. A pesquisa adota a abordagem de Design Science Research (DSR) integrada ao Design Centrado no Usuário, desenvolvida em ciclos iterativos com cardiologistas de dois hospitais universitários. A partir de uma revisão rápida de literatura, conduziu-se um estudo exploratório qualitativo (entrevistas, observação de campo e Thinking Aloud) para elicitar o problema de design, resultando em personas colaborativas e no mapeamento do fluxo da sessão clínica. O artefato produzido consistiu de um ambiente colaborativo e imersivo híbrido, no qual uma junta médica conduz uma sessão clínica completa, da apresentação do caso ao fechamento do diagnóstico, com evidências multimodais compartilhadas entre dispositivos de visualização imersiva (HMDs), notebooks e dispositivos móveis. Tal artefato passou por avaliações de tarefas com especialistas em IHC/XR e testes colaborativos preliminares com médicos especialistas. O ciclo final aplicou um desenho experimental de dois eixos combinando sessões repetidas, modalidades heterogêneas de acesso e duas condições de condução (Presidente Humana com residentes vs. Presidente Artificial com cardiologistas experientes, N=30). Mensuraram-se copresença, compreensão percebida de mensagens e suporte diagnóstico percebido, triangulando dados quantitativos com entrevistas e codificação comportamental de vídeo. Sob condução humana, o Suporte Diagnóstico Percebido revelou-se um fenômeno emergente e temporal: iniciou em patamar inferior e elevou-se progressivamente à medida que a presidente se apropriava do ambiente como meio de condução, independentemente do dispositivo de acesso utilizado. Em contrapartida, sob condução artificial fixa, o suporte percebido manteve-se elevado desde a primeira sessão, deslocando para os pares o trabalho de constituir o apoio. Os resultados demonstram que o valor diagnóstico do ambiente imersivo não é uma propriedade intrínseca da interface, mas sim constituído no uso situado pela liderança da sessão ou pela dinâmica entre pares.
Abstract
The clinical session plays a central role in healthcare by mediating deliberation over complex and distributed medical cases. Although immersive and collaborative Extended Reality (XR) environments offer significant potential to support shared reference across hybrid access modalities, little is known about how these environments concretely act in supporting the diagnostic decision. The challenge remains of designing and evaluating immersive artifacts that faithfully reproduce the clinical workflow across heterogeneous devices without introducing design bias. This thesis investigates how hybrid immersive collaborative environments can support clinical decision-making from the standpoint of user experience. The work aims to conceive, instantiate, and evaluate an XR environment for clinical sessions, characterizing the Perceived Diagnostic Support construct and identifying the technology appropriation processes that constitute it. The research adopts the Design Science Research (DSR) approach integrated with User-Centered Design, developed in iterative cycles with cardiologists from two university hospitals. Starting from a rapid literature review, a qualitative exploratory study (interviews, field observation, and Thinking Aloud) was conducted to elicit the design problem, resulting in collaboration personas and in the mapping of the clinical session workflow. The resulting artifact consisted of a hybrid immersive collaborative environment in which a medical board conducts a complete clinical session, from case presentation to diagnostic closure, with multimodal evidence shared across immersive display devices (HMDs), notebooks, and mobile devices. This artifact underwent task evaluations with HCI/XR experts and preliminary collaborative tests with specialist physicians. The final cycle applied a two-axis experimental design combining repeated sessions, heterogeneous access modalities, and two conduction conditions (Human Chairperson with residents vs. Artificial Chairperson with experienced cardiologists, N=30). Co-presence, perceived message understanding, and perceived diagnostic support were measured, triangulating quantitative data with interviews and behavioral video coding. Under human conduction, Perceived Diagnostic Support proved to be an emergent and temporal phenomenon: it started at a lower level and rose progressively as the chairperson appropriated the environment as a medium of conduction, regardless of the access device used. By contrast, under fixed artificial conduction, perceived support remained high from the first session, shifting to the peers the work of constituting the support. The results show that the diagnostic value of the immersive environment is not an intrinsic property of the interface, but is constituted in situated use by the session’s leadership or by the dynamics among peers.
Banca Examinadora
- Profa. Daniela Gorski Trevisan, UFF – Presidente
- Prof. Esteban Walter Gonzalez Clua, UFF
- Prof. José Viterbo Filho, UFF
- Prof. Flávio Luiz Seixas, UFF
- Profa. Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques, USP
- Prof. Saul Emanuel Delabrida Silva, UFOP
Leitura Recomendada em Metodologia de Pesquisa
Para quem está iniciando ou revisando os fundamentos metodológicos de uma pesquisa em Ciência da Computação, seguem algumas referências clássicas e amplamente utilizadas em Mestrados e Doutorados da área:
- Wazlawick, R. S. (2017). Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação. Editora Campus/Elsevier.
- Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. SAGE Publications.
- Yin, R. K. (2018). Case Study Research and Applications: Design and Methods. SAGE Publications.
- Wohlin, C., Runeson, P., Höst, M., Ohlsson, M. C., Regnell, B., & Wesslén, A. (2012). Experimentation in Software Engineering. Springer.
- Basili, V. R., Caldiera, G., & Rombach, H. D. (1994). The Goal Question Metric Approach. Encyclopedia of Software Engineering, Wiley.
- Glass, R. L., Ramesh, V., & Vessey, I. (2004). An Analysis of Research in Computing Disciplines. Communications of the ACM, 47(6).
- Shaw, M. (2003). Writing Good Software Engineering Research Papers. Proceedings of the 25th International Conference on Software Engineering (ICSE).
- Easterbrook, S., Singer, J., Storey, M.-A., & Damian, D. (2008). Selecting Empirical Methods for Software Engineering Research. In Guide to Advanced Empirical Software Engineering, Springer.
- Kitchenham, B., & Charters, S. (2007). Guidelines for Performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering. EBSE Technical Report.
- Booth, W. C., Colomb, G. G., & Williams, J. M. (2016). The Craft of Research. University of Chicago Press.
Publicado por Maiquel Gomes — maiquelgomes.com.br
Graduado em Ciências Atuariais pela Universidade Federal Fluminense (UFF), Pós-Graduado em Inteligência Artificial, Pós-Graduado em Marketing Digital, Mestrando em IA no Instituto de Computação da UFF (nota máxima no CAPES). Palestrante e Professor de Inteligência Artificial e Linguagem de Programação; autor de livros, artigos e aplicativos.
Professor do Grupo de Trabalho em Inteligência Artificial da UFF (GT-IA/UFF), do Laboratório de Inovação, Tecnologia e Sustentabilidade (LITS/UFF), da Pós-Graduação na Universidade Estácio de Sá, entre outras iniciativas.
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