Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Martins, Jéssica Caroline Macêdo Teixeira |
| Orientador(a): |
Matamoros, Efrain Pantaleon |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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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.ufrn.br/handle/123456789/51245
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Resumo: |
Os transtornos mentais consistem num importante problema de saúde pública capaz de prejudicar o pleno funcionamento afetivo, social e laboral do indivíduo. Quando os sintomas ansiosos, depressivos ou somáticos não preenchem critérios para os diagnósticos de ansiedade e/ou depressão, essas manifestações são designadas Transtornos Mentais Comuns, um quadro que, embora menos crítico que os transtornos mentais graves, é altamente prevalente e tem forte impacto no sofrimento mental e qualidade de vida. Considerando os recentes avanços tecnológicos e suas aplicações na previsão, promoção da saúde mental, diagnóstico e tratamento de transtornos psiquiátricos, esta pesquisa científico-empreendedora tem por objetivo desenvolver um sistema de monitoramento de Transtornos Mentais Comuns em servidores públicos utilizando técnicas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. A metodologia do estudo foi realizada em três etapas: revisão de literatura; desenvolvimento da ferramenta; e validação. A produção de conhecimento desta pesquisa resultou na elaboração do “Sistema LEVES - Levantamento de Emoções e Sentimentos”, o MVP de um sistema computacional de monitoramento de Transtornos Mentais Comuns no trabalho. |
