Herramienta machine learning de apoyo para los profesionales de la salud mental, para la toma de decisión en la remisión de un servicio de atención y valoración psicológica por depresión
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Date
2021Publicador
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
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Abstract
En este trabajo se desarrolló una herramienta de apoyo para los profesionales de la
salud mental basado en el modelo de aprendizaje automatizado Light Gradient Boosting
Machine, con la finalidad de poder clasificar los casos que requieren atención psicológica de
carácter prioritario y también aquellos que pueden ser tratados bajo otras técnicas o
especialidades. El modelo realizado en la presente investigación tiene un grado de error del
5% en la clasificación de personas que requieren tratamiento urgente por depresión y
deberían consultar a un profesional para la validación de un diagnóstico o que no presentan
alguna queja a nivel psicológico. Las métricas del modelo final están por encima del 0,94 lo
cual indica que es un modelo con alto nivel de precisión a la hora de realizar la clasificación.
Este modelo entrenado y transportado a un formulario puede ser una herramienta de ayuda a
los profesionales en el área de salud mental.