Diagnóstico e monitoramento de saúde mental em massa com dados comuns

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Macal, Anna Christina Vieira Amex lattes
Orientador(a): Graglia, Marcelo Augusto Vieira lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital
Departamento: Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Inteligência artificial
Detectar
Diagnóstico
Humor
Tecnologias vestíveis
Palavras-chave em Inglês:
Artificial intelligence
Detect
Diagnose
Humor
Wearables
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/39535
Resumo: 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
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