Inteligencia artificial para mejorar la adherencia al tratamiento de depresión
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Fecha
2024
Autores
Herrera Villarreal, Martín José
Cahuana Manga, Levith Rafael
Título de la revista
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Editor
Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Ingenierías
Facultad de Ingenierías
Resumen
La depresión en estudiantes universitarios representa una problemática de alta prevalencia que impacta negativamente su bienestar y desempeño académico, contribuyendo a un grave problema de salud mental a nivel global. El objetivo principal de este artículo es la creación de un prototipo destinado a evaluar la adherencia al tratamiento de la depresión en dicha población. Para ello, se investigan los factores que influyen en el abandono del tratamiento, explorando teorías y conceptos relacionados con barreras como el consumo de sustancias, problemas de personalidad, la relación terapeuta-paciente y la comunicación efectiva. Además, se prueban técnicas innovadoras de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo y el análisis de sentimientos, con el fin de desarrollar modelos precisos para monitorear la respuesta al tratamiento. La metodología de investigación abarca una revisión bibliográfica exhaustiva, entrevistas y encuestas a estudiantes, análisis de datos cualitativos, recopilación de conjuntos de datos textuales, implementación de modelos de aprendizaje automático y validación de los mismos. Asimismo, se diseña una interfaz intuitiva y accesible, siguiendo directrices de usabilidad y accesibilidad, que permita a los usuarios registrar fácilmente su cumplimiento con el tratamiento. Los resultados obtenidos sientan las bases para el desarrollo de un prototipo innovador, capaz de identificar tempranamente problemas de adherencia, personalizar las intervenciones terapéuticas y superar obstáculos comunes. Se concluye que la incorporación de la inteligencia artificial en este ámbito posee un potencial significativo para mejorar la calidad de vida de los estudiantes y reducir el impacto social de la depresión en la comunidad universitaria.
This project is justified by the high prevalence of depression among university students in Barranquilla, which negatively affects their well-being and academic performance, contributing to a global mental health problem that carries significant economic costs. Lack of adherence to treatment is a central concern, and we seek to identify the variables that influence this non-adherence, collect reliable data and explore artificial intelligence tools to develop solutions to address this complex problem, thus improving the quality of life of students and reducing the social and economic impact of depression in the university community of Barranquilla.
This project is justified by the high prevalence of depression among university students in Barranquilla, which negatively affects their well-being and academic performance, contributing to a global mental health problem that carries significant economic costs. Lack of adherence to treatment is a central concern, and we seek to identify the variables that influence this non-adherence, collect reliable data and explore artificial intelligence tools to develop solutions to address this complex problem, thus improving the quality of life of students and reducing the social and economic impact of depression in the university community of Barranquilla.
Descripción
Palabras clave
Depresión, Adherencia al tratamiento, Estudiantes universitarios, Inteligencia Artificial