Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Schettino, João Pedro Junqueira
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| Orientador(a): |
Bernardino, Heder Soares
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| Banca de defesa: |
Fonseca, Leonardo Goliatt da
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Raymundo, Carlos Eduardo
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
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| Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18242
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Resumo: |
A crescente preocupação com a necessidade de intervenções eficazes em saúde mental é evidente, especialmente devido à escassez de profissionais qualificados para lidar com a demanda existente. A área da saúde mental muitas vezes se encontra em uma situação onde a procura por serviços supera significativamente a oferta, resultando em muitos indivíduos sem acesso ao suporte necessário. Diante desse cenário, é crucial explorar alternativas viáveis para auxiliar na prestação de cuidados. Dentre as diversas demandas presentes na área da saúde mental no Brasil, o abuso de álcool emerge como uma das grandes mazelas enfrentadas na saúde pública. Uma possível solução para esta problemática surge com o uso de grandes modelos de linguagem para compreender e gerar texto de forma contextualmente relevante e precisa. Esses modelos podem desempenhar um papel significativo na ampliação do acesso aos serviços de saúde mental. Esse tipo de abordagem não só pode ajudar a aliviar a pressão sobre os profissionais de saúde mental, mas também a alcançar uma maior parcela da população que pode não ter acesso ao cuidado especializado. Esta dissertação explora a proposta de uma ferramenta de auxílio à intervenção para a saúde mental, no contexto do uso de álcool, fornecendo auxílio ao consultor para seguir as melhores práticas. Para entender melhor as ferramentas disponíveis e buscar os caminhos mais apropriados, foi realizada uma revisão sistemática. Essa revisão teve como objetivo mapear as características dos chatbots voltados para a saúde mental, incluindo aspectos de usabilidade, tecnologias e metodologias utilizadas, métodos de avaliação e estágio de desenvolvimento dos estudos. A partir dessas descobertas, propõe-se explorar a aplicação dos grandes modelos de linguagem LLAMA e GEMMA no contexto da intervenção sobre Álcool e Saúde. Em um primeiro momento, é realizada uma modelagem com dados disponibilizados de forma pública, o que valida a nossa proposta de solução entregando resultados satisfatórios, mesmo com a utilização de dados traduzidos do inglês para fazer o treinamento do modelo. Em um segundo momento, o processo de treinamento do modelo, bem como das adaptações realizadas para comportar nossos objetivos é demonstrado. Utilizamos dados de sessões de psicoterapia reais. A avaliação dos modelos foi realizada por avaliadores especialistas no domínio do problema. Este trabalho contribui para a compreensão do estado atual dos chatbots aplicados à saúde mental. Além disso, a comparação e o refinamento dos modelos LLAMA e GEMMA promovem o entendimento sobre o desempenho de modelos de linguagem em contextos específicos de saúde mental |
