Detección de Estrés en la Primera Infancia Usando Señales Fisiológicas y Pipelines de Aprendizaje Automático
Autores: Shahbazi, Zeinab; Byun, Yung-Cheol
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Detección de Estrés en la Primera Infancia Usando Señales Fisiológicas y Pipelines de Aprendizaje Automático
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Biología
Palabras clave
Embarazo
Primera infancia
Estrés
Vulnerabilidad
Plasticidad inmunológica
Adversidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El embarazo y la primera infancia son dos momentos vulnerables en los que la plasticidad inmunológica está en su punto máximo y la exposición al estrés puede aumentar sustancialmente los riesgos para la salud. Sin embargo, para separar los efectos de la adversidad durante momentos vulnerables de la vida de aquellos a lo largo de toda la vida, necesitamos una fenotipificación más profunda. El estrés es uno de los desafíos que todos pueden enfrentar con este problema. Es un tipo de sensación que contiene presión mental y proviene de asuntos de la vida diaria. Hay muchas investigaciones e inversiones sobre este problema para superar o controlar esta complicación. El embarazo es un período susceptible para el niño y el estrés que experimenta la madre puede afectar la salud del niño después del nacimiento. Lo siguiente puede suceder debido a desastres naturales, guerra, muerte o separación de los padres, etc. El Estrés Temprano en la Vida (ETV) está relacionado con el desarrollo psicológico y enfermedades metabólicas y cardiovasculares. En la siguiente investigación, el enfoque principal es el control del Estrés Temprano en la vida durante el embarazo de un grupo saludable de mujeres que están en riesgo de enfermedades futuras durante su embarazo. Este estudio analizó la relación entre los recuerdos retrospectivos de dificultades en la infancia o el embarazo y el desequilibrio inflamatorio en un grupo de 53 mujeres de bajos ingresos y diversas etnias que buscaban tratamiento para traumas familiares después de experimentar violencia interpersonal. Se aplican redes neuronales convolucionales (CNN) de aprendizaje automático para la detección de estrés utilizando señales fisiológicas a corto plazo en términos no lineales y por un corto período. Los conceptos de enfoque son la frecuencia cardíaca y la respuesta galvánica de la piel de las manos y los pies.
Descripción
El embarazo y la primera infancia son dos momentos vulnerables en los que la plasticidad inmunológica está en su punto máximo y la exposición al estrés puede aumentar sustancialmente los riesgos para la salud. Sin embargo, para separar los efectos de la adversidad durante momentos vulnerables de la vida de aquellos a lo largo de toda la vida, necesitamos una fenotipificación más profunda. El estrés es uno de los desafíos que todos pueden enfrentar con este problema. Es un tipo de sensación que contiene presión mental y proviene de asuntos de la vida diaria. Hay muchas investigaciones e inversiones sobre este problema para superar o controlar esta complicación. El embarazo es un período susceptible para el niño y el estrés que experimenta la madre puede afectar la salud del niño después del nacimiento. Lo siguiente puede suceder debido a desastres naturales, guerra, muerte o separación de los padres, etc. El Estrés Temprano en la Vida (ETV) está relacionado con el desarrollo psicológico y enfermedades metabólicas y cardiovasculares. En la siguiente investigación, el enfoque principal es el control del Estrés Temprano en la vida durante el embarazo de un grupo saludable de mujeres que están en riesgo de enfermedades futuras durante su embarazo. Este estudio analizó la relación entre los recuerdos retrospectivos de dificultades en la infancia o el embarazo y el desequilibrio inflamatorio en un grupo de 53 mujeres de bajos ingresos y diversas etnias que buscaban tratamiento para traumas familiares después de experimentar violencia interpersonal. Se aplican redes neuronales convolucionales (CNN) de aprendizaje automático para la detección de estrés utilizando señales fisiológicas a corto plazo en términos no lineales y por un corto período. Los conceptos de enfoque son la frecuencia cardíaca y la respuesta galvánica de la piel de las manos y los pies.