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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

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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


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.

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