REPOSITORIO PUCSP Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUC-SP Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Inteligência e Design Digital
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dc.creatorMacal, Anna Christina Vieira Amex-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5184575374767157pt_BR
dc.contributor.advisor1Graglia, Marcelo Augusto Vieira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1173241230581569pt_BR
dc.date.accessioned2023-10-06T15:35:23Z-
dc.date.available2023-10-06T15:35:23Z-
dc.date.issued2023-08-25-
dc.identifier.citationMacal, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/39535-
dc.description.resumoA 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 chatbotspt_BR
dc.description.abstractThe 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 chatbotsen_US
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de São Paulopt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Exatas e Tecnologiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsPUC-SPpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digitalpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectDetectarpt_BR
dc.subjectDiagnósticopt_BR
dc.subjectHumorpt_BR
dc.subjectTecnologias vestíveispt_BR
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectDetecten_US
dc.subjectDiagnoseen_US
dc.subjectHumoren_US
dc.subjectWearablesen_US
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.titleDiagnóstico e monitoramento de saúde mental em massa com dados comunspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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