Intervenciones para el mejoramiento de la atención en deportes de precisión: Revisión sistemática

Se ha observado que el estudio de intervenciones para el mejoramiento de la atención en deportes como tiro con arco y tiro con rifle ha sido muy escaso a nivel nacional. Las investigaciones en estos deportes de bajo nivel de activación o movimiento no han sido suficientes. En el caso de la variable de la atención ha sido una que ha tenido una dificultad en su estudio fenomenológico, pero dada la importancia que tiene la atención para el proceso de aprendizaje, memoria y motivación de las personas, ha aumentado el interés de trabajarla no solo de manera general, sino también en el ámbito deportivo. Es por eso la necesidad de indagar que se ha investigado en el área de la psicología del deporte respecto al manejo de la atención en atletas, especialmente en deportes de precisión. Objetivo: El propósito de esta revisión sistemática es identificar y sintetizar los hallazgos acerca de las intervenciones que se han realizado en deportes de precisión con la variable de atención. Metodología: Tras la revisión de 87 artículos, al sujetarlos a los criterios de inclusión y exclusión, se encontraron relevantes 9 artículos para este trabajo. Resultados: Se han encontrado evidencias del uso de Electroencefalogramas, lo cual es muy recurrente en el uso de neurofeedback con atletas de tiro para el aprendizaje y mejoramiento de la atención. Conclusiones: Se mostró la limitada investigación que existe en esta área en cuanto a intervenciones psicológicas en deportes de precisión para el manejo de la atención

Uso de la ciencia de datos y herramientas tecnológicas para el mejoramiento en la prestación del cuidado de la salud.

El presente trabajo busca profundizar y analizar sobre el papel de la Inteligencia Artificial en salud, brindando a los profesionales perspectivas para que incorporen y entiendan que esta es una tendencia en el mundo entero que puede constituirse en una valiosa herramienta para la eficiencia y mejora permanente de los servicios y la práctica profesional en Salud, y que no debe considerarse como un enemigo de los profesionales en ejercicio.Especialista en Gerencia en Servicios de SaludEspecializació

AGRUPAMIENTO DE DATOS DE SERIES DE TIEMPO. ESTADO DEL ARTE

Time series clustering has been an important research field in the last decade, providing useful and effective information in diverse domain. As outcome of the great existing interest for part of the scientific community of data mining area, innumerable research works have arisen that propose new algorithms and methodologies to identify cluster in the data time series. To provide an overview, this paper surveys and summarizes works that investigated the data time series clustering in diverse applications field. The basic concepts of time series clustering are presented and the surveyed works are organized into three groups: temporal-proximity-based, model-based and representation-based. The application areas are summarized with a brief description of the used data. The characteristics and particularities of some works are discussed

Estudio de técnicas de Deep Learning aplicadas a la clasificación de señales electroencefalográficas

Este proyecto consiste en el entrenamiento de una red neuronal convolucional con la actividad cerebral de distintas personas, para posteriormente descomponer y clasificar dicha actividad cerebral en tipos de tareas mentales que el usuario está realizando en ese momento, como mover los distintos miembros del cuerpo humano, ya sean manos, pies, brazos, etc. [1]. Los registros que contienen dicha actividad cerebral serán interpretados y decodificados por un programa realizado en MATLAB cuya función es la comentada anteriormente, el entrenamiento de una red neuronal y la posterior clasificación de los datos que pertenecen a los registros electroencefalográficos.This project consists of training a convolutional neural network with the brain activity of different people, to later break down and classify said brain activity into types of mental tasks that the user is performing at that moment, such as moving the different limbs of the human body, be it hands, feet, arms, etc. The records containing said brain activity will be interpreted and decoded by a program made in MATLAB whose function is the one mentioned above, the training of a neural network and the subsequent classification of the data belonging to the electroencephalographic records.Grado en Ingeniería Informátic

Formulación de un modelo teórico de aplicaciones de las redes neuronales en la solución de problemas de dislexia

Muchos niños en edad escolar tienen dificultades en el aprendizaje, en los últimos años estamos asistiendo a un mayor conocimiento de la dislexia, sus causas, y los métodos de enseñanza más adecuados para estos alumnos. Se está avanzando mucho en la investigación de las bases neurológicas de este trastorno, y se están diagnosticando más casos de dislexia, no por una mayor incidencia en nuestros días, sino, por un mayor conocimiento, avance en las técnicas de detección, y el desarrollo de herramientas Computaciónales inteligentes. Además la presencia de las TIC basadas en las redes neuronales artificiales en la vida diaria de nuestros alumnos y de los profesores, hace que no podamos ignorarlas y dejar de lado su utilidad como herramienta de trabajo y de apoyo, tanto para alumnos que presenten dificultades de aprendizaje, como para aquellos que no. Por lo tanto se nos hace necesario trabajar y reflexionar sobre la manera en que las redes neuronales artificiales pueden ayudar a los alumnos que más dificultades presenta. Por lo tanto consideramos que la formación en esta área, va a resultar muy útil y necesaria para dar una respuesta ajustada a las necesidades de estos niños tanto si trabajamos en el aula con ellos como si intervenimos individualmente con estos alumnos de una forma temprana

Análisis de mapas de oclusión en una red convolucional para la obtención de patrones interpretables en pacientes de TDAH

El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad es un trastorno psiquiátrico muy frecuente en la etapa infantil con una prevalencia del 10%. Este trastorno presenta diferentes síntomas dependiendo de si se trata del tipo inatento, hiperactivo o combinado. El tipo combinado es más frecuente en hombres mientras que el inatento lo es en mujeres. Muchas de las pruebas utilizadas para diagnosticar este trastorno son subjetivas lo cual, junto con la atenuación de los síntomas con el paso del tiempo, dificulta el diagnóstico en la etapa adulta. En este trabajo se pretende utilizar registros de actigrafía, redes convolucionales y técnicas de aprendizaje para obtener patrones que nos permitan establecer diferencias entre el tipo inatento y combinado. Se han utilizado grupos basados en la edad y sexo de los pacientes y se han clasificado mediante una red convolucional. También se ha realizado un análisis cualitativo mediante mapas de oclusión y un análisis cuantitativo basado en el modelo de ajuste por gaussianas. De esta forma se ha podido determinar qué parámetros de las gaussianas son estadísticamente relevantes para un diagnóstico preciso.Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is a very common psychiatric disorder in children with a prevalence of 10%. This disorder presents different symptoms depending on whether it is the inattentive, hyperactive or combined type. The combined type is more common in males while the inattentive type is more common in females. Many of the tests used to diagnose this disorder are subjective and this, together with the attenuation of symptoms over time, makes diagnosis difficult in adulthood. In this paper we aim to use actigraphy recordings, convolutional networks and learning techniques to obtain patterns that allow us to establish differences between the inattentive and combined types. We have used groups based on the age and sex of the patients and classified them by means of a convolutional network. A qualitative analysis was also carried out using occlusion maps and a quantitative analysis based on the Gaussian adjustment model. In this way it has been possible to determine which parameters of the Gaussians are statistically relevant for a correct diagnosis.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació

Minería de datos para explorar información que nos permita encontrar qué relación tienen los reportes atendidos por el Programa Nacional Contra la Violencia Familiar del año 2020

Los reportes del Programa Nacional para la Prevención y Erradicación de la Violencia contra las Mujeres e Integrantes del Grupo Familiar, son generados por los trabajadores de dicha institución para almacenar registros sobre, el número de consultas de violencia física, violencia psicológica, violencia sexual, violencia económica, así como el género de las personas, entre otras variables. Así El presente trabajo de investigación se realiza con el objeto de aplicar minería de datos para explorar información que nos permita encontrar qué relación tienen los reportes atendidos por el Programa Nacional para la Prevención y Erradicación de la Violencia contra las Mujeres e Integrantes del Grupo Familiar. La metodología empleada es de enfoque cuantitativo, descriptivo, aplicado. La muestra es igual a la población conformada por 230 reportes, se utilizó la metodología CRISP-DM para el desarrollo de la minería de datos, concluyendo que se logró desarrollar la minería de datos utilizando técnicas de Clusterización para los grupos de individuos mediante el algoritmo de “K means” con 2 Clústers integrados por el 47.83% de los reportes en el primero y 52.17% de los reportes en el segundo que tienen una suma total de cuadrados de 29971294 de distancia entre todos los puntos a sus centroides, para agrupar las variables del Análisis de Componentes Principales agrupando las variables en 2 Clústeres o Componentes Principales, el primero con 85.47% de representación denominado “Clúster en el que no incluye la violencia económica”, el segundo con un 76.28% de representación denominado “Clúster en el que la violencia económica es muy importante”

Evaluación y uso del estado emocional en entornos educativos interactivos

En la actualidad, la enseñanza tradicional está convergiendo progresivamente hacia entornos educativos interactivos semi-presenciales o a distancia, encontrándose una oferta cada vez mayor, de formación on-line. En este sentido, los sistemas de tutorización inteligente (STI) aportan un valor añadido a la educación interactiva. Su objetivo principal es proporcionar al alumno las ayudas necesarias para la consecución de los objetivos pedagógicos propuestos, tomando en consideración las capacidades intrínsecas del estudiante y el contexto particular en el que se desarrolla la actividad formativa. Existen sólidas evidencias de que no sólo las capacidades cognitivas del alumno y su contexto tienen un impacto en su rendimiento, sino que también el estado emocional del estudiante puede suponer un efecto significativo en su motivación y, por tanto, en su rendimiento. A pesar de estas evidencias, la mayoría de los STI no toman en consideración este hecho.  Asumiendo la conveniencia de incluir en los sistemas de aprendizaje interactivos métodos para la detección del estado afectivo del estudiante con el propósito de mejorar su aprendizaje, satisfacción y compromiso con los objetivos didácticos propuestos, en esta tesis se aborda el problema de la detección emocional desde diferentes perspectivas. Por un lado, mediante el empleo de técnicas de visión por computador sobre vídeos o imágenes estáticas. Por otro, a través del análisis de señales fisiológicas. Por último, con una aproximación de tipo sensor-free fundamentada en el análisis de patrones de comportamiento de los estudiantes durante su interacción con un STI para el aprendizaje la aritmética y el álgebra lineal. Para cada una de estas perspectivas, en esta tesis doctoral se han realizado diferentes aportaciones relativas a la detección emocional: 1) una extensión a una base de datos de vídeos anotados con información afectiva (FEEDB); 2) el desarrollo de una aproximación holística novedosa para el reconocimiento de expresiones faciales, denominada Eigenexpressions, fundamentada en la técnica de Eigenfaces; y 3) el análisis de la información que las señales procedentes de electroencefalografía pueden aportar en la detección emocional del usuario.  Desde el punto de vista de las aportaciones en la mejora instruccional, se diseñó un estudio experimental mediante el uso de STI para la enseñanza de la aritmética y el álgebra lineal, con el propósito de recabar información sobre el aprendizaje, el contexto formativo y el estado afectivo del estudiante durante su interacción con el STI para, posteriormente, desarrollar un sistema de aprendizaje automático con capacidad para valorar el estado emocional del usuario sobre las dimensiones de la Dominancia, la Activación y la Valencia. De este modo, fue posible incorporar al STI capacidad para la evaluación del estado afectivo del estudiante con el objetivo de mantener al usuario en un estado que favoreciera su interés por el aprendizaje, determinando para ello el nivel de ayuda a proveer más adecuado en cada momento, con el fin último de mejorar su satisfacción y aprendizaje final

Comportamiento del consumidor al implementar estrategias y tácticas de neuromarketing en productos alimenticios light.

En la actualidad el mercado de alimentos se ha expandido para satisfacer los diferentes gustos y preferencias de los consumidores; actualmente en los súper mercados existe una amplia variedad de categorías de productos alimenticios que se adaptan a las exigencias de la demanda. El modo de vida “estilo light” ha producido una importante expansión de su línea para el “cuidado de la salud”, esto ha permitido el auge de los productos light y que las marcas alimenticias más reconocidas la utilicen como estrategia de comunicación, en dar a conocer los beneficios que sus productos aportan. En resumen un alimento light es aquel que se le ha modificado su composición de calorías a un porcentaje en específico, en la historia del desarrollo de esta clase de productos, se da a conocer su transcendencia desde la época de los años 80, década donde surgió la necesidad de alimentarse más sano a raíz de los problemas de salud que se presentaron en Europa, desde entonces la industria dedicada a la producción y distribución de alimentos light ha evolucionado hasta posicionarse en un nicho de mercado que representa el 33% de consumo en Latinoamérica. El estudio del comportamiento del consumidor ante la línea de productos alimenticios light, es influenciado por una serie de factores como lo son las barreras de consumo, el estilo de vida, elementos del marketing, estímulos internos del consumidor y situaciones del entorno que influye en los consumidores. Es importante el análisis de las variables que se desglosan de estos factores porque determinan la conducta de compra y el nivel de aceptación que estos productos tienen en el mercado actual. II Para determinar la conducta del consumidor y estimular el proceso de decisión de compra se utilizan diversas estrategias de marketing; para el desarrollo de la investigación se contextualiza la técnica de neuromarketing y se realiza el estudio de su aplicación hacia el consumo de productos light. El neuromarketing consiste en la unión entre el marketing y la neurociencia, persigue una serie de objetivos esenciales para mejorar la práctica de la implementacion de los elementos del marketing con la finalidad de estimular en el proceso de compra, pronosticar la mente del consumidor y maximizar las ventas; existen tres tipos de neuromarketing: visual, auditivo y kinestésico. Para entender cómo funciona el neuromarketing y el proceso de su aplicación es preciso comprender el funcionamiento del cerebro y sus componentes, principalmente las tres etapas del cerebro: reptiliano, neocortex y límbico; encargadas cada una de funciones específicas desde controlar las necesidades básicas como la supervivencia, manejo de emociones y toma de decisiones de forma reflexiva. El estudio de las etapas del cerebro es importante para saber identificar el nivel de estímulo, las percepciones y sensaciones que el consumidor manifiesta ante una situación de compra, el proceso de neuromarketing facilita la identificación de estas emociones a través del uso de las diferentes técnicas utilizadas para saber identificar el comportamiento del consumidor y de esta manera identificar lo que quiere. El elemento clave que involucra el proceso de neuromarketing es el marketing sensorial, y para su aplicación, los expertos han desarrollado diversas herramientas que permiten obtener valiosa información para la toma de decisiones y desarrollar efectivas estrategias de marketing, tal y como se expone en la contextualización al final de cada capítulo

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales