IA na Saúde Mental: Previsão da Taxa de Burnout em Colaboradores Corporativos por meio de Aprendizado de Máquina - Farache Junior, Lenilson D.; Oliveira, Jéssica M. C.; Fontenele, Antonio P.; Costa, Luciana R.; S. Junior, Rely D. F.; Amorim, Viviane S.; Cruz, Carlos A. M. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 (ERAD-NO2) e Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2 (ERAMIA-NO2), 2025)
O burnout é reconhecido pela Organização Mundial da Saúde (OMS) como um risco ocupacional que impacta diretamente a saúde mental e a produtividade. Este estudo avaliou doze modelos de aprendizado de máquina para prever a taxa de burnout utilizando o dataset Burnout Among Corporate Employees (Harvard Dataverse). Foram aplicadas técnicas de pré-processamento, análise exploratória e treinados seis modelos individuais e seis modelos ensembles. A comparação de desempenho revelou padrões relevantes e destacou o potencial das técnicas de ensemble learning para diagnóstico preditivo e apoio à tomada de decisão em gestão de recursos humanos.