Martinho, Diogo Emanuel PereiraCrista, Vítor Rafael Palmeiro2025-04-032025-04-032025-02-24http://hdl.handle.net/10400.22/29922Aging is often associated with an increase in loneliness and social isolation, factors that have significant consequences for health. The lack of social interactions can lead to a decline in emotional well-being, the deterioration of cognitive conditions, and a higher risk of physical health problems. Therefore, it is relevant to develop solutions that facilitate interaction and promote the quality of life of the elderly population, encouraging regular physical activity and improving their physical and psychological well-being. Technology attends as an effective tool to address these challenges, enabling the creation of systems that provide continuous support and interactions adapted to individual needs. This dissertation explores the development of a conversational system that uses wearable technology to collect information about users' health levels, aiming to create proactive interactions, encourage healthy habits, and promote active aging. The system also incorporates artificial intelligence, specifically generative artificial intelligence, with the main objective of developing advanced communication mechanisms between the system and the user. These mechanisms allow the system to learn from past interactions to improve the quality of future ones. The work included designing the system architecture, which integrates a Multi-Agent approach, providing a scalable structure that enables continuous improvements in the quality of the communication strategies used by the system. The solution was developed based on a domain model aligned with the common needs of elderly users and includes a detailed description of the essential components for its implementation. To evaluate the system, a study was conducted with five users, providing valuable insights into the system’s performance and impact. The study was conducted with five participants over a week, and to assess the system’s impact, indicators were defined to measure the key objectives of the research. The results indicate a positive impact on user participation and physical activity, with an average acceptance rate of proposed activities at 63.6%. Additionally, the average number of steps increased by 42.93% throughout the study, and the frequency of conversations recorded an average growth of 20.14%.O envelhecimento está frequentemente associado a um aumento da solidão e do isolamento social, fatores que têm consequências significativas para a saúde. A falta de interações sociais pode levar a um declínio no bem-estar emocional, ao agravamento de condições cognitivas e a um maior risco de problemas de saúde física. Desta forma, torna-se pertinente desenvolver soluções que facilitem a interação e promovam a qualidade de vida da população idosa, incentivando a atividade física regular e melhorando o seu bem-estar físico e psicológico. A tecnologia apresenta-se como uma ferramenta eficaz para responder a esses desafios, permitindo a criação de sistemas que oferecem suporte contínuo e interações adaptadas às necessidades individuais. Esta dissertação explora o desenvolvimento de um sistema de conversação que utiliza wearable technology para recolher informações sobre os níveis de saúde dos utilizadores, com o propósito de criar interações proativas, incitando hábitos saudáveis e promovendo um envelhecimento ativo. O sistema conta também com a utilização de inteligência artificial, mais especificamente de inteligência artificial generativa, que tem como principal objetivo criar mecanismos avançados de comunicação entre o sistema e o utilizador. Por sua vez, estes mecanismos permitem que o sistema aprenda com interações passadas, por forma a melhorar a qualidade das interações futuras. O trabalho realizado incluiu o design da arquitetura do sistema, que integra uma abordagem multiagente, proporcionando uma estrutura escalável, permitindo melhorias constantes na qualidade das estratégias de comunicação utilizadas pelo sistema. A solução foi desenvolvida com base num modelo de domínio alinhado com as necessidades comuns dos utilizadores idosos e a descrição detalhada dos componentes essenciais para o desenvolvimento da mesma. Para avaliar o sistema, foi realizado um estudo com cinco utilizadores, que forneceu informações valiosas sobre o desempenho e o impacto da solução. O estudo foi concretizado com cinco participantes durante uma semana, e, por forma a avaliar o impacto do sistema, foram definidos indicadores para medir os principais objetivos do trabalho. Os resultados indicam um impacto positivo na participação e na atividade física dos utilizadores, com a taxa média de aceitação das atividades propostas sendo de 63,6%. Além disso, o número médio de passos aumentou 42,93% ao longo do estudo, e a frequência das conversas registou um crescimento médio de 20,14%. Este trabalho contribui, deste modo, para o desenvolvimento de soluções tecnológicas para populações envelhecidas, oferecendo uma base sólida para avanços futuros em sistemas personalizados de apoio aos cuidados com a população idosa.engConversational SystemElderly CareGenerative Artificial IntelligenceMulti-Agent SystemsWearable TechnologyCuidados aos idososInteligência artificial generativaSistema conversacionalSistemas multi-agentemaster thesis203931106