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Sistema de recomendação no âmbito da prevenção de sintomas de ansiedade e depressão
| dc.contributor.advisor | Martins, António Constantino Lopes | |
| dc.contributor.author | Figueiredo, Carlos Eduardo Monteiro | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-06T11:58:20Z | |
| dc.date.available | 2023-01-06T11:58:20Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | A saúde mental tem um grande impacto na qualidade de vida e bem-estar de um individuo no seu quotidiano. Doenças como a ansiedade e a depressão estão na origem da maioria problemas sérios de saúde do foro mental. Contudo, seja por vergonha ou por ignorância, um grande número das pessoas acaba por ignorar sintomas que mais tarde podem vir a transformar-se em problemas graves de saúde. Em todo o mundo 12% das doenças são do foro mental, sendo que este valor sobe para os 23% nos países desenvolvidos e, continua tendencialmente a aumentar. O recurso a tecnologias que usam inteligência artificial tem sido cada vez mais comum nas mais diversas áreas, neste caso em particular na área da medicina e psicologia, devido por exemplo, às suas características de simplificação dos tempos e dados de pesquisa, melhoramento do controlo e monitorização dos pacientes, alívio da carga de trabalho dos profissionais, entre outros. Em diversos estabelecimentos profissionais de saúde são utilizadas uma enorme variedade de técnicas para o auxílio ao combate destas doenças. Devido ao tipo de tratamentos que são feitos na categoria da saúde mental, surge uma oportunidade para integrar e estudar os efeitos de ferramentas de inteligência artificial no suporte a estes tratamentos. É neste contexto, que esta tese pretende impactar e inovar, através da construção de um sistema de recomendação, de modo a assistir os pacientes no diagnósticos e combate das doenças de ansiedade e depressão. Este sistema de recomendação é composto pelos componentes de um sistema pericial, uma base de dados e um modulo web, através do qual foram estudados indivíduos de uma amostra de conveniência e medidos os seus níveis de depressão e ansiedade. Em suma, o resultado do estudo foi positivo, apresentando diminuição dos sintomas em cerca de 50% do grupo amostral. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Mental health has a major impact on an individual's quality of life and well-being in their daily lives. Illnesses such as anxiety and depression are at the root of most mental health problems. However, whether out of shame or ignorance, a sizable portion of the population overlooks symptoms that may escalate into serious health conditions. Worldwide, about 12% of all illness is of mental origin, and this value increases to about 23% in developed countries, with a tendency to further increase. Artificial Intelligence has gained traction in several fields, namely medicine and psychology. This is due to its streamlining of processing times and research data, improvement upon patient monitoring and control, a reduction of workload on staff, among others. In several professional health establishments, a huge variety of techniques are being used in the treatment of this diseases. Due to the type of treatments that are performed in the mental health category, there is an opportunity to integrate and study the effects of artificial intelligence tools to support these treatments. In the current setting, this thesis aims to impact and innovate through the construction of a recommendation system built upon an expert system in a way of assisting the treatment of both depression and anxiety disorders. This recommendation system is defined by an expert system, a database component, and a web module. The results are positive with the decrease of the anxiety and depression symptoms in about 50% of the sample group. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203112369 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/21354 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Saúde mental | pt_PT |
| dc.subject | Ansiedade | pt_PT |
| dc.subject | Depressão | pt_PT |
| dc.subject | Sistemas periciais | pt_PT |
| dc.subject | Sistemas de recomendação | pt_PT |
| dc.subject | Mental health | pt_PT |
| dc.subject | Anxiety | pt_PT |
| dc.subject | Depression | pt_PT |
| dc.subject | Expert systems | pt_PT |
| dc.subject | Recommendation systems | pt_PT |
| dc.title | Sistema de recomendação no âmbito da prevenção de sintomas de ansiedade e depressão | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia de Inteligência Artificial | pt_PT |