Modelos de inteligencia artificial explicables para predecir la depresión basados en fenotipos polisomnográficos
Autores: Enkhbayar, Doljinsuren; Ko, Jaehoon; Oh, Somin; Ferdushi, Rumana; Kim, Jaesoo; Key, Jaehong; Urtnasan, Erdenebayar
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Modelos de inteligencia artificial explicables para predecir la depresión basados en fenotipos polisomnográficos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Depresión
Inteligencia artificial
Modelos predictivos
Algoritmos de aprendizaje automático
Datos fenotípicos
Factores de riesgo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
La depresión es un trastorno común de la salud mental y un importante contribuyente a la mortalidad y morbilidad. A pesar de varios avances, los métodos de detección actuales tienen limitaciones para permitir la detección robusta y automatizada de la depresión, lo que dificulta el diagnóstico temprano y la intervención oportuna.
Descripción
La depresión es un trastorno común de la salud mental y un importante contribuyente a la mortalidad y morbilidad. A pesar de varios avances, los métodos de detección actuales tienen limitaciones para permitir la detección robusta y automatizada de la depresión, lo que dificulta el diagnóstico temprano y la intervención oportuna.