Aplicación para monitoreo de pacientes con depresión

[SandroCastillo]

Tema: Aplicación para monitoreo de pacientes con depresión

Integrantes:

- Alvarado Díaz, Julio José
- Castillo Alarcón, Sandro Sebastián
- Santos Pareja, Daniel Alejandro

Resumen:

El presente trabajo, describe la investigación, metodología y experimentación de una aplicación que permita el monitoreo de potenciales pacientes con depresión. Para el desarrollo del aplicativo, se revisaron papers sobre el uso de algoritmos de Machine Learning en la salud mental, así como el problema de la depresión para determinar los mecanismo de acción, de dicho recorrido en conjunto con la supervisión de un experto se determinó el diseño de un aplicativo web, elaborado en Python con HTML 5, que se base en el Inventario de Depresión de Beck y un conjunto de datos de pacientes, proporcionados como dataset por parte del experto. Se determinaron los algoritmos y/o modelos a usar en la metodología como Random Forest, Árboles de Decisión y SVM. Se fomento la experimentación, a través de una encuesta realizada en estudiantes de la UNI, como parte de las pruebas de validez del aplicativo desarrollado y por último se determinó y evaluó el mejor modelo y los resultados de la aplicación de la encuesta.


Paper:

TF_Articulo_Aplicación para monitoreo de pacientes con depresión.docx

(282.27 KiB)

Pasos para el desarrollo del trabajo:

TF_Pasos para el desarrollo del trabajo_Aplicación para monitoreo de pacientes con depresión.docx

(102.57 KiB)

Vídeo de presentación del trabajo:




PPT:

TF_Presentacion_Aplicación para monitoreo de pacientes con depresión.pptx

(1.51 MiB)

Código Fuente: https://github.com/SandroCastillo2101/DepresionAITest