Title: Método automático para el apoyo en la identificación de síntomas de depresión a través de narrativa escrita
Authors: Domínguez-Rozo, Andrés David
Robayo-Merchán, Cristian Andrés
Director(s): Barrero-Calixto, Juan Carlos, dir.
Keywords: AUTOMATIZACIÓN
SALUD MENTAL
ONTOLOGÍA
ANÁLISIS AUTOMÁTICO DE TEXTOS
Issue Date: 2021
Publisher: Universidad Católica de Colombia
Citation: Domínguez-Rozo, A. D. & Robayo-Merchán, C. A. (2021). Método automático para el apoyo en la identificación de síntomas de depresión a través de narrativa escrita. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia
Abstract: La OMS registra más de 300 millones de personas con depresión a nivel mundial, esta misma evidencia la ausencia de mecanismos para la identificación de sus síntomas primarios, lo que dificulta la tarea de control y prevención. Aunque existen diferentes pruebas psicológicas para el diagnóstico de la depresión, hay pocos mecanismos para la identificación temprana de sintomatología depresiva y particularmente mecanismos que apoyen esta labor con soporte en la tecnología, por lo que surge la pregunta de investigación: ¿Qué elementos deben tenerse en cuenta para desarrollar una herramienta tecnológica que apoye en la identificación de síntomas de depresión, en narrativas escritas de una persona? Para resolver este problema se planteó el diseño, desarrollo e implementación de un método automático que clasifica en los 9 síntomas depresivos las narrativas escritas dadas por un consultante. El resultado final de este proyecto de grado es la consolidación de un método automático que se compone por una serie de procedimientos para el manejo de datos y que con la integración de una ontología que posibilita la identificación y detección de posible sintomatología depresiva, aportando a los procesos de detección y tratamiento de la depresión utilizados por profesionales en psicología y salud mental..
Description: Trabajo de investigación
URI: https://hdl.handle.net/10983/26177
Appears in Collections:ACI. Pregrado Sistemas



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