Na vida atual, o stress tornou-se um grande problema devido carga de trabalho excessiva, press o dos estudos e a h bitos de vida pouco saud veis. Al m disso, tem impacto na sa de f sica. Os sistemas t picos de monitoriza o do stress s o, em grande parte, reativos, o que significa que apenas detetam o stress depois de este ter ocorrido, n o podendo, por isso, proporcionar uma interven o atempada. Neste estudo, prop e-se um modelo proativo de gest o do stress baseado em sinais fisiol gicos recolhidos por dispositivos vest veis e na tomada de decis es inteligente, com o objetivo de prever ou controlar as altera es fisiol gicas causadas pelo stress, utilizando esses sinais como entrada para o sistema. O sistema proposto combina tr s modelos: previs o com Mem ria de Curto e Longo Prazo Bidirecional (Bi-LSTM), Aprendizagem Profunda por Refor o (DRL) e explicabilidade SHAP, para criar um sistema de apoio sa de preditivo e adaptativo.
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