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dc.contributor.advisorPérez Godoy Ballón, Luis Alberto
dc.contributor.authorOrué Medina, Ariana Maybee
dc.date.accessioned2019-01-21T21:38:51Z
dc.date.available2019-01-21T21:38:51Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://repositorio.urp.edu.pe/handle/URP/1674
dc.description.abstractLa presente tesis incluye la creación de un modelo predictivo, el análisis, diseño e implementación de una aplicación web usando análisis textual y aprendizaje automático para la detección precoz de la depresión, la cual es la principal causa de problemas de salud y discapacidad en todo el mundo. El objetivo de la investigación es optimizar el tiempo de atención de forma oportuna a probables pacientes con depresión, identificar características específicas en individuos considerados con factores de riesgo de depresión y determinar los niveles de depresión a probables pacientes a través del análisis textual utilizando aprendizaje automático. Se contó con una muestra perteneciente a 596 alumnos de la Universidad César Vallejo; a los cuales se le aplicó dos herramientas estandarizadas a nivel mundial “Inventario de Beck II” y “Test de Frases Incompletas Sacks” para hallar la depresión e identificar a las personas con el trastorno mental mencionado. Es preciso señalar que el tipo de estudio es aplicado y exploratorio. Cabe resaltar que, para el procesamiento y tratamiento de datos, se utilizó la medida numérica del análisis textual TF-IDF, las técnicas de aprendizaje automático “Máquina de Vectores de Soporte”, el servicio de Microsoft Azure Machine Learning con R. Finalmente, los resultados indicaron que el modelo predictivo usado para el desarrollo de un aplicativo móvil para detectar depresión tiene una exactitud del 99,2 %.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUNIVERSIDAD RICARDO PALMAes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licences/by-nc/3.0es_ES
dc.sourceUniversidad Ricardo Palmaes_ES
dc.sourceRepositorio institucional - URPes_ES
dc.subjectdepresiónes_ES
dc.subjectdetección de la depresiónes_ES
dc.subjectanálisis textuales_ES
dc.subjectaprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectmáquina de vectores de soportees_ES
dc.subjectTD-IDFes_ES
dc.titleDetección de depresión a través de análisis textual utilizando aprendizaje automático, 2017es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería Informática con mención en Ingeniería de Softwarees_ES
thesis.degree.grantorUNIVERSIDAD RICARDO PALMA . ESCUELA DE POSGRADOes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.programMaestría en Ingeniería Informática con mención en Ingeniería de Softwarees_ES
thesis.degree.nameMaestra en Ingeniería Informática con mención en Ingeniería de Softwarees_ES


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