TEMA:
Aplicación de machine learning para el apoyo al diagnóstico de depresión en pacientes de un Instituto de Salud Mental
ABSTRACT:
Los trastornos depresivos representan una de las condiciones más prevalentes y complejas en la práctica clínica de salud mental. Su diagnóstico se ve dificultado por la heterogeneidad de los síntomas, la comorbilidad con otros trastornos y la dependencia del juicio clínico, lo que puede generar variabilidad y errores en la atención. En este contexto, el presente estudio propone la aplicación de diversos algoritmos de aprendizaje supervisado como herramientas de apoyo para mejorar el diagnóstico temprano y preciso de la depresión en pacientes atendidos en un Instituto de Salud Mental del Perú. A través del análisis automatizado de datos clínicos estructurados basados en los criterios del CIE-10, se busca reducir la subjetividad diagnóstica y fortalecer la toma de decisiones clínicas en entornos con recursos limitados. Los resultados obtenidos evidencian un desempeño prometedor en términos de precisión y confiabilidad, posicionando a estas técnicas como aliados clave para una atención en salud mental más eficiente, equitativa y centrada en el paciente.
INTEGRANTES:
Bull Guzmán, Ingrid
Cóndor Huamán, Alexis Rolando
Méndez Cisneros, Jean Anthony
Mendoza Apaza, Oscar David
Saldaña Silva, Nixon
Aplicación de machine learning para el apoyo al diagnóstico de depresión en pacientes de un Instituto de Salud Mental
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