Comparación de técnicas de clasificación de aprendizaje de máquina en el diagnóstico del trastorno depresivo leve

A nivel mundial la depresión lo padece unos 350 millones de seres humamos y el 5% es a nivel de Latinoamérica, es así que, cada veintidós minutos un ser humano intenta hacerse daño, las edades con mayores problemas depresivos son los adolescentes el cual representa el 10%, el 6% adultos mayores de 18 años y 3.5% en niños de 6 a 10 años, en el Perú, el 80% de suicidios es a causa de la depresión, hay un millón setecientos mil personas que presentan cuadro depresivo, pero solo es atendido un 25% con atención especializada y el 65% simplemente no busca ayuda, estudios han demostrado que a nivel del ministerio de salud, el documento técnico llamado “auto escala de Zung”, es el más adecuado para la identificación de este problema analizando la medición de la depresión a través de información de aspectos cognitivos, afectivos y somáticos del paciente, dicho documento tiene una especificidad del 63% y sensibilidad del 97%, aprobando un acierto del 82% para discriminar la depresión. En esta investigación se construyó un método que inicia con la elaboración de un dataset de acuerdo a las variables de ingreso y salida así como el nivel de prioridad basados en el cuestionario de Zung, después se realizó la elección de las técnicas de aprendizaje de máquina, utilizadas para tratar casos de diagnóstico de depresión con mayor precisión, entre ellas lograron destacar, naive bayes, árbol de decisión, redes neuronales y maquinas vectores de soporte, acto seguido se implementó las técnicas mencionadas para ser comparadas y evaluadas según su desempeño, para el desarrollo de las mismas se utilizó la plataforma de google colaboratory con el lenguaje de programación python, según el método propuesto, desarrollado y evaluado se concluye que las redes neuronales tienen una precisión del 100% para el diagnóstico de depresión.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambient

Medical Estimating PF Machine Learning and IoT in Melancholy among Diabetic Patients

To break down the frequency and related risk elements of sorrow in patients with type 2 diabetes mellitus in the nearby local area and give logical references to clinical anticipation and treatment of diabetes mellitus with wretchedness. Proposed strategies use AI more than 58 patients with type 2 diabetes mellitus were chosen by efficient inspecting, and pertinent surveys examined segment factors and related clinical variables and misery sub-scale (PHQ) was utilized to assess the level of sadness. Social help scale was utilized to survey the patients. SSRS are utilized to assess individual social help levels and lead measurable investigation. After assessment it's seen that among the 58 patients with type 2 diabetes, the rate of consolidated melancholy was 58%; the age, conjugal status, training level, occupation, family ancestry, term of diabetes, entanglements, work out. The distinction in friendly help was genuinely critical. The impacting elements of type 2 diabetes confounded with gloom incorporate age, conjugal status, training level, occupation, and family ancestry, span of diabetes, presence or nonappearance of confusions, exercise and social help. They have a high gamble of muddled sorrow and influence the improvement of diabetes

ระบบคัดกรองผู้ที่เสี่ยงต่อภาวะซึมเศร้าผ่านสมาร์ทโฟนโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล(SCREENING SYSTEM FOR DEPRESSION ON SMARTPHONE USING DATA MINING TECHNIQUES)

ภาวะซึมเศร้าเป็นโรคทางจิตเวชที่มีผลกระทบต่อการใช้ชีวิตประจำวันและสภาวะสังคมในปัจจุบันพบว่ามีจำนวนผู้ป่วยเพิ่มมากขึ้น งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองการคัดกรองผู้ป่วยภาวะซึมเศร้าด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูลเพื่อให้ได้แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงสุดที่จะนำมาวิเคราะห์หาปัจจัยที่ส่งผลต่อความเสี่ยงภาวะซึมเศร้าและพัฒนาระบบคัดกรองภาวะซึมเศร้าผ่านสมาร์ทโฟนระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ ข้อมูลที่นำมาใช้ในการทดลองเป็นข้อมูลจากการเก็บข้อมูลแบบสุ่มกลุ่มตัวอย่าง จำนวน 505 ชุดข้อมูล เทคนิคเหมืองข้อมูลที่นำมาประยุกต์ใช้ในการสร้างแบบจำลองมี 3 เทคนิค คือ ต้นไม้ตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียมและนาอีฟเบย์ วัดประสิทธิภาพของแบบจำลองด้วยค่าความถูกต้อง ค่าความแม่นยำ ค่าความระลึก ค่าความถ่วงดุลและค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยกำลังสอง (RMSE) ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองจากเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมมีค่าประสิทธิภาพดีที่สุดโดยมีค่าความถูกต้อง 97.43% ค่าความแม่นยำ 97.50% ค่าความระลึก 97.40% ค่าความถ่วงดุล 97.40% และค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยกำลังสอง 0.1091 ผลการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีความสำคัญโดยการลดการนำเข้าทีละปัจจัยพบว่า ปัจจัยด้านการนอนไม่หลับ การเบื่ออาหารและความรู้สึกไม่ดีต่อตนเองเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อความเสี่ยงภาวะซึมเศร้า จากนั้นนำแบบจำลองที่ได้ไปพัฒนาระบบในรูปแบบแอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟน เครื่องมือในการพัฒนาใช้โปรแกรม Android Studio และภาษา Java ผลการประเมินคุณภาพของระบบจากกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่ม คือ ผู้เชี่ยวชาญ จำนวน 3 คน และผู้ใช้ทั่วไป จำนวน 30 คน พบว่าผู้เชี่ยวชาญมีค่าเฉลี่ยของความพึงพอใจเท่ากับ 4.25 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 0.44 ผู้ใช้ทั่วไปมีค่าเฉลี่ยของความพึงพอใจเท่ากับ 4.20 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 0.58 แสดงให้เห็นว่าระบบที่พัฒนาขึ้นนี้มีประสิทธิภาพอยู่ในเกณฑ์ดีสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้จริงคำสำคัญ: ระบบคัดกรอง  ภาวะซึมเศร้า  สมาร์ทโฟน  เหมืองข้อมูล  โครงข่ายประสาทเทียมDepression is a psychiatric illness that affects daily life. Current social conditions found that the number of patients is increasing. Therefore, this research aims to create a model for screening patients with data mining techniques to obtain the most effective model to analyze the factors that affect the risk of depression and develop screening system for depression on Smartphone. The data used in the experiment were collected from random sampling of 505 data sets. Data mining techniques applied in modeling are 3 techniques, Decision tree, Neural Networks and Naive Bayes. Measure the performance of the model with Accuracy, Precision, Recall, F-measure and Root Mean Square Error (RMSE). The results showed that the model of neural network is the best performance with the Accuracy 97.43%, Precision 97.50%, Recall 97.40%, F-measure 97.40% and RMSE 0.1091. The analysis of the most effect factors by reducing the import of factors. The results showed that the sleepless factor, uneatable and don’t self-esteem are factors that influence depression risk. Then, this model was developed in the form of an application on Smartphone. Development tools use Android Studio and Java languages. The results of the system quality assessment from two groups of sample from 3 experts and 30 general users, it was found that the experts had an average satisfaction of 4.25 and the standard deviation was 0.44. The average user satisfaction was 4.20 and the standard deviation was 0.58. Shows that this system is effective, and it can be applied to real work.Keywords: Screening System, Depression, Smartphone, Data Mining, Neural Networks, iksan kompute

Machine learning based prediction of depression among type 2 diabetic patients

© 2017 IEEE. Most of humankind feel sadness, tragic, feeling down from time to time; a few people encounter these emotions strongly, for long period of time and usually with no evident reason. Depression is not a low mood only; it's a genuine condition that affects the physical and mental health of the human. There are many studies that demonstrate a close association between depression and type 2 diabetes. Therefore, this paper aims to consolidate prediction of depression operation through the developing and applying the machine learning techniques. The supervised machine learning aims to construct a compact model of the allocation of class labels based on set of features to mimic the reality. The classification technique is used to give class labels to the subjects under testing based on values of the known prediction features, but the class label is unknown. In this paper state of art supervised learning classifiers have been used with modification to the used data. The results are very encouraging to use machine learning in the Prediction of Depression among Type 2 Diabetic Patients