APRENDIZADO DE MÁQUINA NA PRESCRIÇÃO PARA TRATAMENTOS ESTÉTICOS INDIVIDUALIZADOS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.31510/infa.v18i1.1127

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Saúde Estética

Resumo

O trabalho propõe desenvolver um sistema inteligente capaz de contribuir nas tarefas de diagnóstico e prescrição para auxiliar os profissionais da saúde estética, visando melhores resultados para os clientes, utilizando uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA). A prescrição de tratamentos estéticos encara problemas ao lidar com indivíduos, como cada um possui característica ímpar é possível que determinado tratamento possua efeitos diferentes considerando as individualidades. Com base no problema levantado é possível visualizar a possibilidade de tratamentos não obter o efeito desejado em um indivíduo. Nesse contexto, os tratamentos estéticos e a sua não efetividade podem ocorrer em dolo para a pessoa, sendo no abalo de seu estado mental ou até complicações de saúde. Sendo assim, é justificado o estudo e proposta de caminhos para a implantação de um sistema inteligente de diagnósticos, que consiga gerar prescrições individualizadas, levando em consideração as individualidades das pessoas e o caso a ser tratado. Inicialmente, o presente projeto se inicia com uma ampla análise descritiva bibliográfica e documental, sendo feita ampla revisão na literatura sobre Inteligência Artificial. Após a base teórica estabelecida se faz a aplicação dos conceitos levantados anteriormente, com a aplicação de uma ferramenta aberta, definida na pesquisa bibliográfica, em uma base de dados para aprendizado de casos de diagnósticos de natureza aplicada. Por fim, é estabelecida a relação entre a percepção dos usuários sobre a precisão e aplicação do protótipo, realizando assim, análise qualitativa e exploratória.

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Publicado

30/07/2021

Como Citar

DINIZ, T. M.; DA SILVA, R. M. R.; CARDIA NETO, J. B. APRENDIZADO DE MÁQUINA NA PRESCRIÇÃO PARA TRATAMENTOS ESTÉTICOS INDIVIDUALIZADOS. Revista Interface Tecnológica, [S. l.], v. 18, n. 1, p. 92-103, 2021. DOI: 10.31510/infa.v18i1.1127. Disponível em: https://revista.fatectq.edu.br/index.php/interfacetecnologica/article/view/1127. Acesso em: 29 nov. 2021.

Edição

Seção

Tecnologia em Informática