Recomendação de psicólogos por meio de algoritmos de filtragem colaborativa, conteúdo e híbrida

Abstract

É crescente o número de pessoas diagnosticadas com transtornos de saúde mental como depressão e ansiedade, transtornos que foram por muito tempo negligenciados pela ciência e sociedade. Ainda assim, cada vez mais surgem avanço nas formas de tratamento para essas pessoas, como é o caso da popularização das plataformas que oferecem atendimento psicológico remoto. Entretanto, escolher um psicólogo ou terapeuta nem sempre é uma tarefa fácil, dada a grande quantidade de informação que envolve o processo de escolha. Partindo desse princípio, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de recomendação de psicólogos baseado em modelo híbrido, que fosse capaz de recomendar psicólogos com especialidades que supram as necessidades de diferentes tipos de pacientes. O modelo apresentou resultados promissores, onde a similaridade entre os psicólogos recomendados foi consistente e foram atingindos bons resultados nas métricas avaliativas MAE (<0,5) e RMSE (<0,75). Além disso, foi possível mitigar pontos fracos de ambas as recomendações por conteúdo e colaborativa.