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Aprendizaje profundo para la detección de depresión a partir de datos textuales

Autores: Amanat, Amna; Rizwan, Muhammad; Javed, Abdul Rehman; Abdelhaq, Maha; Alsaqour, Raed; Pandya, Sharnil; Uddin, Mueen

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Aprendizaje profundo para la detección de depresión a partir de datos textuales


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Depresión
Redes sociales
Enfermedades mentales
Aprendizaje automático
Diagnóstico temprano
RNN

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La depresión es una enfermedad prevalente, que se propaga a nivel mundial con potencialmente graves implicaciones. La pronta identificación de respuestas emocionales juega un papel fundamental en la actualidad, con la profunda expansión de las redes sociales y los usuarios de internet. Las enfermedades mentales son altamente peligrosas, afectando a más de trescientos millones de personas. Por eso, la investigación se centra en este tema. Con los avances del aprendizaje automático y la disponibilidad de datos de muestra relevantes para la depresión, existe la posibilidad de desarrollar un sistema de diagnóstico temprano de la depresión, lo cual es clave para disminuir el número de personas afectadas.

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