Científicos de la Universidad Politécnica de Madrid creó un método pionero utilizando tecnologías de aprendizaje automático para identificar tempranamente los signos de depresión a través de las palabras escritas.
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La investigación, publicada en Applied Sciences, destaca la necesidad de abordar de manera innovadora la detección y tratamiento de esta enfermedad mental prevalente.
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El investigador Sergio Muñoz, resalta la potencial utilidad en entornos educativos, plataformas de comunicación escrita y redes sociales para identificar tempranamente los síntomas depresivos.
El método no solo demuestra eficacia sino que también se presenta como una solución práctica y accesible para la detección temprana de la depresión.
El estudio experimental evaluó la efectividad del método utilizando conjuntos de datos públicos en inglés de plataformas de redes sociales.
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Los resultados indican que las características afectivas son cruciales en la clasificación de texto para la detección de la depresión, y la inclusión de características sociales, sintácticas y temáticas mejora significativamente el rendimiento.
A largo plazo, este método podría integrarse en diversas plataformas, incluyendo redes sociales y registros médicos, para brindar una utilidad práctica y real en la detección temprana de síntomas depresivos.