Aportaciones al modelado computacional de trastornos emocionales mediante fuentes de información alternativas

Simple item page
dc.contributor.advisorSantos Peñas, Matilde
dc.contributor.advisorLópez López, Victoria
dc.contributor.authorLlamocca Portella, Pavel Harold
dc.date.accessioned2023-10-17T12:46:07Z
dc.date.available2023-10-17T12:46:07Z
dc.date.defense2022-11-10
dc.date.issued2023-10-17
dc.descriptionTesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 10-11-2022.
dc.description.abstractSegún estadísticas de la World Health Organization (WHO), de todos los problemas de salud, los trastornos mentales representan el 12.5%, una cifra superior a la del cáncer. Aproximadamente una de cada 4 personas sufrirá un trastorno mental a lo largo de su vida, y entre el 35 y 50% no recibe el tratamiento adecuado, llegando a causar 800.000 suicidios cada año. Estos datos reflejan lo relevante de la detección y el diagnóstico temprano y adecuado. Sin embargo actualmente el sector clínico tiene una limitación en este proceso, ya que las técnicas clásicas para asignar tratamientos se realizan en base a información reportada por el paciente sobre sus emociones (datos subjetivos) y observación médica, siendo esta última apoyada también en gran medida de la información subjetiva...
dc.description.abstractAccording to World Health Organization, mental disorders represent 15.5% of health problems, higher than rate for cancer. One in 4 people will suffer a mental disorder throughout its life, and among 35 and 50% do not receive any treatment or do not receive the proper treatment with the result of 800 000 suicides by year. These statistics highlights the relevance of early and proper detection and diagnosis. However, the clinical attempts has to deal with a limitation in this process since classic techniques to assign treatments are carried out in base of information reported by the patient about its emotions (subjective data) and clinical observations, being the last one also supported by the subjecdtive date in a large degree...
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/88319
dc.language.isospa
dc.page.total169
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherUniversidad Complutense de Madrid
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu004.85 (043.2)
dc.subject.keywordPsicosis maníaco depresiva
dc.subject.keywordAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.keywordTecnología
dc.subject.keywordManic-Depressive illness
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordTechnological innovations
dc.subject.ucmInteligencia artificial (Informática)
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificial
dc.titleAportaciones al modelado computacional de trastornos emocionales mediante fuentes de información alternativas
dc.typedoctoral thesis
dspace.entity.typePublication
Download
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
T43946.pdf
Size:
6.94 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
downoload Download
Collections
Tesis Doctorales