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Inteligencia artificial para mejorar la adherencia al tratamiento de depresión

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datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.contributor.advisorCabeza Gordillo, Rafael
dc.contributor.authorHerrera Villarreal, Martín José
dc.contributor.authorCahuana Manga, Levith Rafael
dc.date.accessioned2024-10-21T14:35:18Z
dc.date.available2024-10-21T14:35:18Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa 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.spa
dc.description.abstractThis 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.eng
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/15871
dc.language.isospa
dc.publisherEdiciones Universidad Simón Bolívarspa
dc.publisherFacultad de Ingenieríasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.subjectDepresiónspa
dc.subjectAdherencia al tratamientospa
dc.subjectEstudiantes universitariosspa
dc.subjectInteligencia Artificialspa
dc.subject.keywordsDepressioneng
dc.subject.keywordsTreatment adherenceeng
dc.subject.keywordsUniversity studentseng
dc.titleInteligencia artificial para mejorar la adherencia al tratamiento de depresiónspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/other
dc.type.spaOtros
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sb.programaIngeniería de Sistemasspa
sb.sedeSede Barranquillaspa

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