Desarrollo de un aplicativo para recolección de datos para diagnóstico automático de desórdenes mentales (siguiendo la clasificación CIE-10).

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Title: Desarrollo de un aplicativo para recolección de datos para diagnóstico automático de desórdenes mentales (siguiendo la clasificación CIE-10).
Authors: Chauca Changoluisa, Diana Carolina
Advisor: Morillo Alcívar, Paulina Adriana
Abstract: This paper aims to the development of a web application using the UML-based web engineering methodology (UWE) and the application of a machine learning algorithm kNN to assist professionals in the area of Mental health, for the diagnosis of mental disorders. This tool pretends to facilitate the diagnosis of a patient, and overcome the limitations mainly caused for the extensive variety of mental disorders, according to the ICD-10; the ambiguity of the relationships between symptoms and diseases, the lack of registers of real cases as a reference for new cases, etc. The web application will be used as a platform for the digitalization and acquisition of data from patients that suffer some type of mental disorder, these data will be used for training a first Machine-learning model, whose purpose will be to get the automatic diagnosis of new cases, through the symptomatology of the patient. The algorithm reached 44% success, due to the low cardinality and the dispersion of the characteristics of each instance.
Translated abstract: En este artículo se propone el desarrollo de una aplicación web utilizando la metodología UML-Based Web Engineering (UWE) y la aplicación del algoritmo de aprendizaje automático kNN, para asistir a los profesionales del área de la salud mental, en el diagnóstico de desórdenes mentales. Esta herramienta, pretende facilitar la tarea de diagnóstico, para superar las limitaciones causadas, principalmente, por la extensa variedad de trastornos mentales según la CIE-10, la ambigüedad de las relaciones entre síntomas y enfermedades, la falta de registro de casos reales que sirvan de referencia frente a casos nuevos, etc. El aplicativo web servirá como plataforma para la digitalización y la adquisición de datos de pacientes que sufren algún tipo de trastorno mental, estos datos servirán a su vez para entrenar un primer modelo de aprendizaje automático, cuyo fin será conseguir el diagnóstico automático de nuevos casos, a través de la sintomatología del paciente. El algoritmo empleado alcanzó un porcentaje de acierto del 44%, debido a la baja cardinalidad del conjunto de entrenamiento y la dispersión de las características de cada instancia.
Keywords: INGENIERÍA DE SISTEMAS
TECNOLOGÍA
INGENIERÍA
BASES DE DATOS
ENFERMEDADES MENTALES
TRASTORNOS MENTALES
Issue Date: Feb-2019
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/16911
Language: spa
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