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https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/39535| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Diagnóstico e monitoramento de saúde mental em massa com dados comuns |
| Autor(es): | Macal, Anna Christina Vieira Amex |
| Primeiro Orientador: | Graglia, Marcelo Augusto Vieira |
| Resumo: | A alta demanda de saúde mental ganhou ainda mais relevância a partir da pandemia do Covid-19. É um problema público que enfrenta dificuldades na entrega desse serviço. No setor privado o desafio é baratear as consultas sem perder a qualidade. Pela escassez de psiquiatras no Brasil e no mundo, é difícil vislumbrar essa alta demanda sendo suprida nos próximos anos. Portanto, esta pesquisa pretende investigar e avaliar se a inteligência artificial pode ajudar a mitigar a alta demanda em saúde mental através de um diagnóstico em massa a partir de dados comuns. Foram avaliadas diversas tecnologias e meios, como sensores, biossensores, biomarcadores, agentes conversacionais incorporadas e chatbots |
| Abstract: | The high demand for mental health services has gained even more relevance since the Covid-19 pandemic. It is a public problem that faces difficulties in delivering this service. In the private sector, the challenge is to lower consultation costs without compromising quality. Due to the scarcity of psychiatrists in Brazil and the world, it is difficult to envision this high demand being met in the coming years. Therefore, this research aims to investigate and assess whether artificial intelligence can help mitigate the high demand in mental health through mass diagnosis based on common data. Various technologies and means have been evaluated, such as sensors, biosensors, biomarkers, embedded conversational agentes and chatbots |
| Palavras-chave: | Inteligência artificial Detectar Diagnóstico Humor Tecnologias vestíveis Artificial intelligence Detect Diagnose Humor Wearables |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo |
| Sigla da Instituição: | PUC-SP |
| metadata.dc.publisher.department: | Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital |
| Citação: | Macal, Anna Christina Vieira Amex. Diagnóstico e monitoramento de saúde mental em massa com dados comuns. 2023. Dissertação (Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital) - Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2023. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/39535 |
| Data do documento: | 25-Ago-2023 |
| Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Inteligência e Design Digital |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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