Mineração de Dados aplicada à Saúde Mental de Estudantes Universitários: Uma Revisão Sistemática - Farias, Mariana; Gusmão, Rene; Gusmão, Cleonides (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2020: Anais do XX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2020)
Este trabalho apresenta uma revisão sistemática de literatura para verificar o estado atual da aplicação de técnicas de mineração de dados para investigação de transtornos mentais em estudantes universitários. Com a utilização de strings de busca, foram encontrados 187 artigos. Após a leitura dos resumos e aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, 53 trabalhos foram selecionados para a leitura completa. Ao final, 25 artigos foram aceitos para a extração dos dados. Assim, foi possível verificar quais os algoritmos e técnicas mais utilizados, os transtornos mais frequentes, os principais instrumentos, as variáveis associadas aos transtornos e nacionalidade das amostras. Dentre os transtornos mais estudados, destaca-se a ansiedade e depressão. Para estes, as técnicas mais utilizadas foram SVM, Inferência Neuro Fuzzy e KNN. Em relação a estudantes universitários brasileiros, pode-se perceber uma escassez de estudos em relação a saúde mental com a utilização de técnicas de mineração de dados.