Sistemas inteligentes afetivos na saúde: uma revisão sistemática

Abstract

Sistemas inteligentes afetivos têm se tornado rapidamente uma área significativa de estudo com diversas aplicações, desde a modificação da interação humano-computador até a de- tecção de estados emocionais e psicológicos. No entanto, desafios como segurança de dados, privacidade e fontes de dados coletados para essas tecnologias são frequentemente pouco explorados em revisões sistemáticas. Esta revisão sistemática investiga pesquisas recentes sobre sistemas inteligentes afetivos, áreas de aplicação, impactos sociais, mecanismos de proteção de dados e conjuntos de dados utilizados para treinar esses sistemas. A revisão sistemática seguiu as diretrizes PRISMA e utilizou bases de dados como PubMed Central, IEEE Xplore, Scopus e Web of Science. De um conjunto inicial de 223 artigos, 106 foram selecionados após aplicação de critérios de inclusão e exclusão. Os artigos selecionados foram agrupados de acordo com as áreas de interesse, implicações sociais e abordagens para segurança e privacidade. As principais áreas de aplicação são detecção de emoções, estresse, depressão e ansiedade. Vários estudos focam em provar a viabilidade da detecção de emoções, mas tendem a negligenciar a discussão sobre as questões práticas de aplicação. Além disso, 57% dos estudos não abordaram adequadamente preocupações relacionadas à segurança ou privacidade dos dados, evidenciando uma lacuna que precisa ser superada. Muitos estudos utilizaram conjuntos de dados publicamente disponíveis, como FER2013 e K-EmoCon, e dados coletados por experimentação. Apesar de avanços significativos na detecção de estados emocionais por sistemas inteligentes, barreiras para ampla aplicação ainda persistem devido à falta de atenção prática e insuficiente foco em como os dados poderiam ser protegidos. Pesquisas futuras devem enfatizar mais as implicações sociais e éticas relacionadas ao uso de dados emocionais, abordando assim questões de privacidade e segurança