Ciência da Computação

Trabalho de Conclusão
Título:MACHINE LEARNING PARA O APOIO AO DIAGNÓSTICO DE DEPRESSÃO
Aluno:Maicon Basilio Teixeira Unzer
Semestre:2020/01
Situação:Concluido
Áreas de interesse:Não informado
Orientador:Juliano Varella de Carvalho
Avaliadores:Gabriel da Silva Simões, Rodrigo Rafael Villarreal Goulart
Documentos:Anteprojeto, Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2
Palavras-chave:Machine Learning. Depressão. Análise preditiva. Psicologia. Tecnologia
Resumo:

A depressão é considerada o mal do século e é a responsável por mais anos perdidos de uma pessoa que qualquer outra doença. Muitas pessoas em quadro depressivo acabam cometendo suicídio por não saberem como lidar com essa situação. A depressão quando diagnosticada no estágio inicial, torna o tratamento mais efetivo. Existem diversas aplicações que com base em questionários são capazes de apoiar a detecção de um indivíduo com depressão. A plataforma AVAXpsi foi desenvolvida com o intuito de auxiliar os psicólogos em suas tarefas cotidianas, porém, além disso, desenvolveu um recurso que consegue detectar pacientes em depressão através das respostas inseridas na avaliação psicológica. Esse recurso de detecção, porém, não é feito com técnicas de predição de dados. Este trabalho utilizou os dados coletados das avaliações psicológicas, contidas na plataforma AVAXpsi e construiu modelos preditivos utilizando as técnicas de Machine Learning Support: Vector Machine e Decision Tree, com a finalidade de identificar pacientes com depressão. Os modelos desenvolvidos neste trabalho obtiveram uma excelente acurácia, tanto com dados balanceados quanto desbalanceados.

Link biblioteca:Não informado

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