Artur De Souza Ribeiro, Wandré Nunes de Pinho Veloso
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Aamostra englobou uma faixa etária predominantemente jovem, entre 18 e 33 anos, porém, apesquisa acolheu participantes de todas as idades, com uma delimitação ampla e inclusiva.Utilizando um formulário online com técnicas de machine learning incorporadas, foramcoletadas informações detalhadas sobre temperamentos e suas possíveis associações comdoenças emocionais e transtornos. Os dados foram submetidos a análises quantitativas, como apoio de algoritmos de aprendizado de máquina, e a interpretação dos resultados contoucom a expertise do pesquisador idealizador. Os resultados preliminares indicaram tendênciasque sugerem uma possível ligação entre certos temperamentos e doenças emocionaisespecíficas, como a inclinação de indivíduos com temperamento melancólico para depressãoe de pessoas de temperamento sanguíneo para ansiedade. No entanto, essas observaçõesdevem ser consideradas hipóteses preliminares, uma vez que o tema é intrinsecamentecomplexo e requer investigações mais aprofundadas e abrangentes. Em síntese, este projetode pesquisa trouxe contribuições valiosas para o campo da saúde mental, destacando opotencial das técnicas de aprendizado de máquina no auxílio ao diagnóstico de doençasemocionais e transtornos. A abordagem multidisciplinar, o método de coleta de dadosinovador e a análise cuidadosa dos resultados fornecem uma base sólida para pesquisasfuturas, que certamente serão necessárias para se alcançar um entendimento mais profundoe abrangente das interações complexas entre temperamentos e aspectos emocionais.","PeriodicalId":413672,"journal":{"name":"Programa de Iniciação Científica - PIC/UniCEUB - Relatórios de Pesquisa","volume":"98 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Auxílio ao diagnóstico de doenças emocionais e transtornos utilizando técnicas de aprendizado de máquina\",\"authors\":\"Artur De Souza Ribeiro, Wandré Nunes de Pinho Veloso\",\"doi\":\"10.5102/pic.n0.2022.9461\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"O presente projeto visou contribuir para o auxílio ao diagnóstico de doenças emocionais etranstornos por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. 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Auxílio ao diagnóstico de doenças emocionais e transtornos utilizando técnicas de aprendizado de máquina
O presente projeto visou contribuir para o auxílio ao diagnóstico de doenças emocionais etranstornos por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. Com umanatureza exploratória e descritiva, a pesquisa buscou investigar a relação entretemperamentos e condições emocionais complexas, com o objetivo de oferecer umaabordagem inovadora para os profissionais da saúde mental. O estudo foi realizado online,permitindo a participação aberta e diversificada de pessoas interessadas em contribuir. Aamostra englobou uma faixa etária predominantemente jovem, entre 18 e 33 anos, porém, apesquisa acolheu participantes de todas as idades, com uma delimitação ampla e inclusiva.Utilizando um formulário online com técnicas de machine learning incorporadas, foramcoletadas informações detalhadas sobre temperamentos e suas possíveis associações comdoenças emocionais e transtornos. Os dados foram submetidos a análises quantitativas, como apoio de algoritmos de aprendizado de máquina, e a interpretação dos resultados contoucom a expertise do pesquisador idealizador. Os resultados preliminares indicaram tendênciasque sugerem uma possível ligação entre certos temperamentos e doenças emocionaisespecíficas, como a inclinação de indivíduos com temperamento melancólico para depressãoe de pessoas de temperamento sanguíneo para ansiedade. No entanto, essas observaçõesdevem ser consideradas hipóteses preliminares, uma vez que o tema é intrinsecamentecomplexo e requer investigações mais aprofundadas e abrangentes. Em síntese, este projetode pesquisa trouxe contribuições valiosas para o campo da saúde mental, destacando opotencial das técnicas de aprendizado de máquina no auxílio ao diagnóstico de doençasemocionais e transtornos. A abordagem multidisciplinar, o método de coleta de dadosinovador e a análise cuidadosa dos resultados fornecem uma base sólida para pesquisasfuturas, que certamente serão necessárias para se alcançar um entendimento mais profundoe abrangente das interações complexas entre temperamentos e aspectos emocionais.