Content uploaded by Alejandra Cuevas
Author content
All content in this area was uploaded by Alejandra Cuevas on Jul 04, 2019
Content may be subject to copyright.
Detección automática del
trastorno de ansiedad generalizada
Cuevas-Chávez, P. Alejandra*; Martínez R., Alicia*; Sánchez G., A. Fabiola**
Motivación/Introducción
Objetivo
Referencias
Fuente: PNGKey
Este trabajo se está realizando en las instalaciones del Centro Nacional
de Investigación y Desarrollo Tecnológico en co-autoría con la Universidad
del Estado de Morelos.
CONIITCH
3er Congreso Internacional de Investigación Transdisciplinar en Cien-
cias Humanas: Sociedad, Salud y Transdisciplina.
**Universidad Autónoma del Estado de Morelos/UAEM, e-mail: fabiola.sanchez@uaem.mx
*Tecnológico Nacional de México/CENIDET, email: {patricia.cuevas18ca, amartinez} @cenidet.edu.mx
Escalas de
valoración
de ansiedad
generalizada
Fase 1. Validación de
instrumentos
psicológicos para la
detección
de ansiedad generalizada
Definición del cuestionario
Aplicación del cuestionario
Validación del cuestionario
Grupos de
conveniencia
Datos
extraídos de
los sensores
Fase 2. Determinación del
modelo de comportamiento
del nivel de ansiedad
Extracción manual de los
datos
Medición de los datos
Procesamiento de los datos
Modelo de
comportamiento
Fase 3. Implementación del
modelo
Extracción automática de
los datos
Implementación del
algoritmo
Evaluación del modelo
Herramienta
para valorar
la ansiedad
Fase 4. Evaluación del modelo
para identificar el nivel de
ansiedad
Monitoreo en pruebas
piloto
Comparación de resultados
con cuestionarios
validados
Nivel de
ansiedad
En la actualidad, los trastornos mentales comunes están en aumen-
to. Un ejemplo es la ansiedad, sexta causa de discapacidad laboral
en el mundo (Rivera, 2017). De acuerdo con datos de la Organiza-
ción Mundial de la Salud (OMS) entre 1990 y 2013, el número de
personas que padecen ansiedad o depresión ha aumentado cerca
de un 50% (OMS, 2016), afectando así a 264 millones de personas
en el mundo (Elgendi & Menon, 2019).
Método propuesto para la detección de ansiedad generalizada
Esta investigación ofrece un método para la detección de ansie-
dad generalizada a través del monitoreo de las respuestas de dé-
ficit cognitivo conductual de los participantes, así como la infor-
mación contextual que se informa a través de autoregistros dia-
rios. Esta información es comparada con un modelo de compor-
tamiento generado a partir del cuestionario de preocupación de
Pensilvania y de la escala de detección del trastorno de ansiedad
generalizada, que determinan el grado de ansiedad, y que son
aplicados al inicio de la investigación a los participantes que
forman parte de las pruebas de estudio.
1. American Psychiatric Association. (2013). Guía de consulta de los criterios diagnósticos del DSM-5. Ar
2. Elgendi, M., Menon, C. (1 de marzo de 2019). Assesing Anxiety Disorders Using Wearable Devices: Cha
3. OMS. (13 de abril de 2016). La inversión en el tratamiento de la depresión y la ansiedad tiene un rendi-
miento del 400%. Obtenido de Organización Mundial de la Salud: http://www.who.int/es/news-room/de-
tail/13-04-2016-investing-in-treatment-for-depression-and-anxiety-leads-to-fourfold-return.
4. Organización Panamericana de la Salud. (2015). Clasificación Estadística Internacional de Enfermeda-
des y Problemas Relacionados con la Salud. Volumen 1(554), Edición de 2015. (C. C. Centro Venezolano
de Clasificación de Enfermedades, Trad.) Washington D.C., E.U.A: Organización Panamericana de la Salud.
5. Rivera, L. G. (10 de octubre de 2017). Hablemos de la ansiedad en el Día Mundial de la Salud Mental.
Obtenido de TecReview: https://tecreview.tec.mx/hablemos-de-ansiedad-en-el-dia-mundial-de-la-salud-
mental/
lington, VA: Asociación Amerticana de Psiquiatría.
llenges and Future Directions. 9 (50).
Se propone desarrollar un método para detectar de manera auto-
matizada las respuestas de déficit cognitivo conductual relaciona-
das al trastorno de ansiedad generalizada (TAG) por medio del mo-
nitoreo de sensores vestibles para predecir posibles crisis de
ansiedad.
Se propone desarrollar un método para un trabajo de investigación
que permita resolver de manera automática la detección de las res-
puestas de déficit cognitivo conductual asociadas al trastorno de
ansiedad generalizada (TAG). Estas variables incluyen la frecuencia
cardíaca, la calidad de sueño, la temperatura corporal y la actividad
electrodermal. Con estas variables se realiza un monitoreo en
tiempo real para identificar y predecir las posibles crisis de ansie-
dad que pueda llegar a presentar una persona. Este monitoreo se
realiza gracias a dispositivos vestibles del tipo Fitbit y Embrace2,
capaces de conectarse a una aplicación móvil para mostrar en
tiempo real las señales recibidas de estos dispositivos.
Fuente: LucidChart
Es posible detectar de forma automática los trastornos de la an-
siedad gracias a los sensores vestibles que existen acualmente
en el mercado. Sin embargo, se deben aplicar técnicas de mine-
rías de datos para reconocer los posibles patrones que puedan
tener los diferentes niveles de ansiedad: alto, medio y bajo; y
aplicar algoritmos de tipo machine learning para la predicción
Como trabajos futuros se encuentra el analizar y evaluar las va-
riables a sensar (frecuencia cardíaca, horas de sueño dormidas,
temperatura corporal y actividad electrodermal), definiendo las
variables más relevantes para la detección del trastorno de an-
siedad generalizada. Asimismo, se definirán los dispositivos ves-
tibles más relevantes para la detección automática de la
ansiedad.
del trastorno de ansiedad generalizada.
Conclusiones y trabajos futuros
Propuesta de solución
Fuente: PNGtree
Reconocimiento
de patrones
Monitoreo en tiempo real
Temperatura
Acelerómetro
Actividad
electrodermal
Monitoreo de
sueño
Actividad
Frecuencia
cardíaca
Monitoreo en tiempo real
Análisis y almacenamiento de datos
Descarga de informes
y detección
del nivel de ansiedad