Resumen

ESPINO-SALINAS, Carlos H. et al. Selección de Características de la Actividad Motora en Intervalos de Tiempo con Algoritmos Genéticos para la Detección de Depresión. Rev. mex. ing. bioméd [online]. 2023, vol.44, n.spe1, pp.38-52.  Epub 21-Jun-2024. ISSN 2395-9126.  https://doi.org/10.17488/rmib.44.4.3.

Se estima que la depresión afecta a más de 300 millones de personas en el mundo. Desafortunadamente, el método de evaluación psiquiátrica actual requiere un gran esfuerzo por parte de los médicos para recopilar información completa. Objetivo. Determinar los intervalos de tiempo óptimos para detectar depresión mediante algoritmos genéticos y técnicas de aprendizaje automático, a partir de las lecturas de actividad motora de 55 sujetos durante una semana en intervalos de un minuto. Los intervalos de tiempo con mejor desempeño en la detección de depresión en individuos fueron seleccionados aplicando algoritmos genéticos. Metodología. Se evaluaron 385 observaciones de los sujetos de estudio, obteniendo una precisión del 83.0 % con Regresión Logística (LR). Conclusión. Existe una relación entre la actividad motora y las personas con depresión ya que es posible detectarla utilizando técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, los cambios en las variables de los intervalos de tiempo podrían establecerse como factores clave ya que en diferentes momentos podrían dar buenos o malos resultados debido a que la actividad motora en los pacientes podría llegar a variar. No obstante, los resultados presentan una primera aproximación para el desarrollo de herramientas que ayuden al diagnóstico oportuno y objetivo de la depresión.

Palabras llave : actividad motora; algoritmos genéticos; depresión; inteligencia artificial; selección de características.

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