El aprendizaje automático y su uso en la detección del trastorno de la depresión.

Abstract

El trastorno de la depresión es un padecimiento silencioso pero mortal, el cual sufren millones de personas, y que sus consecuencias pueden ser devastadoras, sobre todo por que aquellos que lo padecen pocas veces buscan ayuda profesional, agravando los síntomas con el pasar del tiempo. A demás, uno de sus mayores problemas que engloba este padecimiento es la falta de su detección temprana. El surgimiento de nuevas tecnologías se perfila como una posible solución a este problema, específicamente el uso del aprendizaje automático aplicado en la detección del trastorno de la depresión puede ser la herramienta que ayude a superar la falta de acceso a un diagnóstico y permitir que muchas personas logren tener ayuda oportuna, por lo que este trabajo de investigación tiene como objetivo analizar estudios realizados en donde se aplica esta tecnología y poder comparar los resultados entre sí, logrando averiguar cuál de los algoritmos de aprendizaje automático es el mas eficiente y demostrar que su uso puede lograr resultados igual o mas precisos que los métodos tradicionales utilizados en la detección del trastorno. En esta investigación se logró obtener información de varios algoritmos en los cuales fueron aplicados modelos de aprendizaje automático para la detección del trastorno utilizando diferentes fuentes de datos para su entrenamiento, siendo el conjunto de datos sociodemográficos el más utilizado por los investigadores para la detección de la depresión.