1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Morelos
4. Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
5. Tesis CENIDET
6. Tesis de Maestría
7. Tesis de Maestría en Computación

Title:	Detección Automática de Ansiedad a Través del Monitoreo de Sensores Vestibles
Authors:	Cuevas Chavez, Patricia Alejandra%789822
metadata.dc.subject.other:	Ansiedad, Trastorno de ansiedad generalizada, Detección, Dispositivos vestibles, Fitbit
Issue Date:	2020-12-10
Publisher:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description:	trastornos de ansiedad son los trastornos mentales más comunes; además de ser la sexta causa de discapacidad laboral en el mundo. Las personas con trastornos de ansiedad generalizada tienden a sufrir una preocupación excesiva y persistente acerca de varios eventos rutinarios que está presente en al menos seis meses afectando su vida diaria. En esta investigación, se aborda la detección automática del trastorno de ansiedad generalizada a través del monitoreo de sensores vestibles. Por lo que, el objetivo general de la investigación, se enfoca en desarrollar un modelo de comportamiento para adultos jóvenes, monitoreando respuestas de déficit cognitivo conductual relacionadas al trastorno de ansiedad generalizada a través de dispositivos vestibles. En la revisión del estado del arte se encontró que, para dar solución al problema, se hace uso de un dispositivo capaz de monitorear signos vitales; tales como la frecuencia cardíaca, la respiración, o la temperatura corporal. Además de obtener otros datos fisiológicos como la actividad física o el movimiento. En contraste con el estado del arte, se aplicaron instrumentos psicológicos para detectar el trastorno de ansiedad generalizada; además de seleccionar un dispositivo comercial para monitorear a los participantes en su vida diaria. Para evaluar la propuesta de solución, se realizaron pruebas de monitoreo donde 5 participantes fueron reclutados para la obtención de un modelo de comportamiento. A cada participante se le otorgó un dispositivo Fitbit y se les pidió que lo usaran día y noche por un total de 15 días. A través de este dispositivo se recolectaron datos fisiológicos característicos del trastorno de ansiedad generalizada (frecuencia cardíaca, actividad física y calidad del sueño). Para obtener este modelo de comportamiento como una estructura de diagrama de flujo, se implementó el algoritmo clasificador árbol de decisión. Este algoritmo eliminó 17 atributos de 22, seleccionando sólo 5 como más importantes: media de la frecuencia cardíaca, eficiencia del ciclo del sueño, número de pasos dados, minutos dormidos en etapa de sueño REM y minutos en actividad ligeramente activa. La evaluación con métricas del rendimiento del modelo obtenido, en iii Resumen términos de precisión, exactitud y cobertura (sensibilidad); mostró un valor del 100% y un valor F-1 de 1.0, al detectar dos niveles de ansiedad correspondiente al trastorno de ansiedad generalizada. El modelo de comportamiento obtenido detectó dos niveles de ansiedad: bajo y medio. Así como sólo 2 participantes reportaron 8 niveles de ansiedad medio; mientras el resto reportó un nivel de ansiedad bajo. Sin embargo, ninguno de los participantes reportó un nivel alto de ansiedad. Para la validación de esta propuesta de solución, se realizaron otras pruebas de monitoreo donde se recolectaron los datos pertenecientes a los 5 atributos seleccionados como más relevantes por el algoritmo árbol de decisión. 3 participantes fueron reclutados para la evaluación del modelo. A cada participante se le otorgó un dispositivo Fitbit y se les pidió usarlo día y noche por un total de 16 días. En total, sólo un participante obtuvo dos veces un nivel medio de ansiedad. El resto de los participantes obtuvieron un nivel bajo de ansiedad. Adicionalmente, los datos recolectados de la calidad del sueño muestran que los participantes sufren de alguna alteración del sueño al obtener entre 22% y 60% en la eficiencia del sueño. No obstante, su frecuencia cardíaca no mostró alguna alteración, manteniéndose en una frecuencia cardíaca ideal. Los resultados obtenidos en esta investigación muestran que el trastorno de ansiedad generalizada puede ser detectado con dispositivos vestibles pero es complejo el detectar un nivel de ansiedad alto en un periodo de monitoreo de 16 días.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Appears in Collections:	Tesis de Maestría en Computación

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