Depression Episodes Detection: A Neural Netand Deep Neural Net Comparison.

Depression is a frequent mental disorder. It is estimated thatit affects more than 300 million people in the world. In this investiga-tion, a motor activity database was used, from which the readings of 55patients (32 control patients and 23 patients with the condition) wereselected, during one week in one minute intervals, obtaining a total of385 observations (participants) and 1440 characteristics (time intervals)from which the most representative one minute intervals were extractedapplying genetic algorithms that reduced the number of data to process,with this strategy it is guaranteed that the most representative genes(characteristics) in the chromosome population is included in a singlemachine learning model of which applied deep neural nets and neuralnets with the aim of creating a comparative between the models gener-ated and determining which model offers better performance to detectingepisodes of depression. The deep neural networks obtained the best per-formance with 0.8086 which is equivalent to 80.86 % of precision, thisdeep neural network was trained with 270 of the participants which isequivalent to 70 % of the observations and was tested with 30 % Remain-ing data which is equal to 115 participants of which 53 were diagnosedas healthy and 40 with depression correctly. Based on these results, itcan be concluded that the implementation of these models in smart de-vices or in some assisted diagnostic tool, it is possible to perform theautomated detection of episodes of depression reliably.La depresión es un trastorno mental frecuente. Se estima que afecta a más de 300 millones de personas en el mundo. En esta investigación se utilizó una base de datos de actividad motora, de la cual se seleccionaron las lecturas de 55 pacientes (32 pacientes control y 23 pacientes con la condición), durante una semana en intervalos de un minuto, obteniendo un total de 385 observaciones (participantes) y 1440 características (intervalos de tiempo) de los cuales se extrajeron los intervalos de un minuto más representativos aplicando algoritmos genéticos que redujeron el número de datos a procesar, con esta estrategia se garantiza que los genes (características) más representativos de la población cromosómica se incluyan en un aprendizaje de una sola máquina modelo del cual se aplicó redes neuronales profundas y redes neuronales con el objetivo de crear una comparativa entre los modelos generados y determinar qué modelo ofrece mejor desempeño para detectar episodios de depresión. Las redes neuronales profundas obtuvieron el mejor desempeño con 0.8086 lo que equivale al 80.86% de precisión, esta red neuronal profunda fue entrenada con 270 de los participantes que es equivalente al 70% de las observaciones y se probó con el 30% de los datos restantes que es igual a 115 participantes de los cuales 53 fueron diagnosticados como sanos y 40 con depresión correctamente. En base a estos resultados, se puede concluir que la implementación de estos modelos en dispositivos inteligentes o en alguna herramienta de diagnóstico asistido, es posible realizar la detección automatizada de episodios de depresión de manera confiable

BookSense an Application for Mental Disorders Diagnosis: A Case Study for User Evaluation and Redesign

Booksense, a mobile application that allows to identify mental disorders such as depression, work stress and postraumatism [13], through a series of questions based on a mental health assessment that allows you to nd out if you have a mental illness, the app can detect if the user shows signs of a mental disorder, being the most important to detect the problem from its stages initials, plus it also has a database of institutions in the country where you can receive care. The World Health Organization (WHO) estimates that there are currently 300 million people on the planet who su er from depression. This is why it is important to have assisted diagnostic tools that help prevent this type of a ectations in the population, as well as keep informed. the people about help centers. All this would not be possible if you do not count an application that has three important aspects that are: E ciency, e ectiveness and satisfaction aspects that are not present in this diagnostic tool is why the importance of the use of usability evaluations. This research aims to generate a redesign of this application based on certain heuristics that ll the gaps in usabilityBooksense, una aplicación móvil que permite identificar trastornos mentales como depresión, estrés laboral y postraumatismo [13], a través de una serie de preguntas basadas en una evaluación de salud mental que te permite saber si tienes una enfermedad mental, la aplicación puede detectar si el usuario muestra signos de un trastorno mental, siendo lo más importante para detectar el problema desde sus etapas iniciales, además también cuenta con una base de datos de instituciones en el país donde puede recibir atención. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que actualmente hay 300 millones de personas en el planeta que padecen depresión. Por eso es importante contar con herramientas de diagnóstico asistido que ayuden a prevenir este tipo de afectaciones en la población, así como a mantenerse informada. la gente sobre los centros de ayuda. Todo esto no sería posible si no se cuenta una aplicación que tiene tres aspectos importantes que son: Aspectos de eficiencia, efectividad y satisfacción que no están presentes en esta herramienta de diagnóstico de ahí la importancia del uso de evaluaciones de usabilidad. Esta investigación tiene como objetivo generar un rediseño de esta aplicación en base a ciertas heurísticas que llenen los vacíos de usabilida

BookSense an Application for Mental Disorders Diagnosis: A Case Study for User Evaluation and Redesign

Booksense, a mobile application that allows to identify mental disorders such as depression, work stress and postraumatism [13], through a series of questions based on a mental health assessment that allows you to nd out if you have a mental illness, the app can detect if the user shows signs of a mental disorder, being the most important to detect the problem from its stages initials, plus it also has a database of institutions in the country where you can receive care. The World Health Organization (WHO) estimates that there are currently 300 million people on the planet who su er from depression. This is why it is important to have assisted diagnostic tools that help prevent this type of a ectations in the population, as well as keep informed. the people about help centers. All this would not be possible if you do not count an application that has three important aspects that are: E ciency, e ectiveness and satisfaction aspects that are not present in this diagnostic tool is why the importance of the use of usability evaluations. This research aims to generate a redesign of this application based on certain heuristics that ll the gaps in usabilityBooksense, una aplicación móvil que permite identificar trastornos mentales como depresión, estrés laboral y postraumatismo [13], a través de una serie de preguntas basadas en una evaluación de salud mental que te permite saber si tienes una enfermedad mental, la aplicación puede detectar si el usuario muestra signos de un trastorno mental, siendo lo más importante para detectar el problema desde sus etapas iniciales, además también cuenta con una base de datos de instituciones en el país donde puede recibir atención. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que actualmente hay 300 millones de personas en el planeta que padecen depresión. Por eso es importante contar con herramientas de diagnóstico asistido que ayuden a prevenir este tipo de afectaciones en la población, así como a mantenerse informada. la gente sobre los centros de ayuda. Todo esto no sería posible si no se cuenta una aplicación que tiene tres aspectos importantes que son: Aspectos de eficiencia, efectividad y satisfacción que no están presentes en esta herramienta de diagnóstico de ahí la importancia del uso de evaluaciones de usabilidad. Esta investigación tiene como objetivo generar un rediseño de esta aplicación en base a ciertas heurísticas que llenen los vacíos de usabilida

Predicción de la Escala Montgomery-Asberg de Personas con Depresión Utilizando la Actividad Motriz y Técnicas de Aprendizaje Automático Supervisado.

Depression is a major public health problem. In the world, it represents the fourth cause of disability in terms of the loss of healthy years of life. In Mexico it occupies the first place of disability for women and the ninth for men. Depression has a high co-occurrence with other disorders such as anxiety, substance use, diabetes, and heart disease. Objective: to establish a model based on machine learning or machine learning capable of predicting a depression scale in a patient. Materials and methods: The data set was collected for the study of schizophrenia and major depression through an actigraph clock that measures motor activity levels. To generate a prediction model of the Montgomery Asberg scale, these same data were taken for the processing and generation of a prediction model. The Montgomery Asberg scale uses scores less than 10 that classify as absence of depressive symptoms, and scores greater than 30 indicate a severe depressive state, using techniques such as linear regression and random forests seeks to predict these scores to prevent serious states of depression. . Results: they were obtained using validation metrics such as the Root of the Mean Square Error RECM = 3,577 and the Mean Absolute Error EAM = 2,857, respectively, which indicate a significantly acceptable result in the case of linear regression to identify levels of depression. Conclusion: The use of supervised machine learning allows us to have a very useful preventive tool for cases of depression at its different levels, specifically using linear regression to predict the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale and implement these tools to control this sickness.La depresión constituye un problema importante de salud pública. En el mundo, representa la cuarta causa de discapacidad en cuanto a la pérdida de años de vida saludables. En México ocupa el primer lugar de discapacidad para las mujeres y el noveno para los hombres. La depresión tiene una alta co-ocurrencia con otros trastornos como la ansiedad, el consumo de sustancias, la diabetes y las enfermedades cardíacas. Objetivo: establecer un modelo basado en machine learning o aprendizaje automático capaz de predecir una escala de depresión en un paciente. Materiales y métodos: El conjunto de datos se recopiló para el estudio de la esquizofrenia y la depresión mayor a través de un reloj actigraph que mide los niveles de actividad motriz. Para generar un modelo de predicción de la escala Montgomery-Asberg fueron tomados estos mismos datos para el procesamiento y generación de un modelo de predicción. La escala Montgomery-Asberg usa puntuaciones inferiores a 10 que clasifican como ausencia de síntomas depresivos, y las puntuaciones superiores a 30 indican un estado depresivo grave, utilizando técnicas como la regresión lineal y bosques aleatorios se busca predecir estas puntuaciones que permitan prevenir estados graves de depresión. Resultados: se obtuvieron mediante métricas de validación como la Raíz del Error Cuadrático Medio RECM = 3.577 y el Error Absoluto Medio EAM = 2.857 respectivamente que indican un resultado significativamente aceptable para el caso de la regresión lineal para identificar niveles de depresión. Conclusión: El uso del aprendizaje automático supervisado permite tener una herramienta preventiva muy útil para casos de depresión en sus diferentes niveles, utilizando específicamente la regresión lineal para la predicción de la Escala de Clasificación de Depresión Montgomery-Asberg e implementar estas herramientas para el control de esta enfermedad

Determining Times for the Classification of People with Depression Using Genetic Algorithms.

Introduction: Depression affects more than 300 million people worldwide according to the World Health Organization (WHO) and its prevalence ranges from 3% to 21%. In most countries it occurs twice as often in women as in men. Depression manifests as a set of psychological and physical symptoms. The predominance of feelings of sadness, apathy, hopelessness and irritability, as well as the deterioration in the personal aspect, crying and insomnia, are markers of the presence of the disease. Depression can also present together with other emotional and / or physical illnesses, for example, anxiety, abuse in the consumption of alcohol and other substances, systematic illnesses.2 According to the duration of the presence of the symptoms that go from transitory , even persistent (months or years), depression can be classified as mild, moderate or severe. Depending on the degree of depression, it can interfere with work, school, family and social activities, having a prevalence in people between 15 and 45 years of age.3 Background: Every year nearly 800,000 people commit suicide, and suicide is the second cause of death among people aged 15 to 29 years (WHO). Objective: To determine the key times to be able to classify healthy people and people with depression using genetic algorithms and machine learning techniques. Materials and Methods: Using the data obtained From the depresjon dataset, which is a data set that was originally collected for the study of motor activity in schizophrenia and major depression, from this the most relevant or key times are extracted using genetic algorithms to then apply machine learning techniques such as: Neural networks and logistic regression to classify patients between healthy and depressed. Results: Conclusions: Genetic algorithms provided us with a selection of useful characteristics within the data set to generate a satisfactory classification with a precision percentage of 0.747 and an area under the curve of 0.751 in the case of neural networks and in the regression. logistics a precision of 0.756 with area under the curve of 0.758. This indicates that it is possible to create a system capable of classifying people with depression due to the possibility of increasing the reliability index given these validation metrics.Introducción: La depresión afecta a más de 300 millones de personas en el mundo de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS) y su prevalencia oscila entre 3% y 21%. En la mayoría de los países se presenta dos veces más en las mujeres que en los hombres. La depresión se manifiesta como un conjunto de síntomas psicológicos y físicos. El predominio de sentimientos de tristeza, apatía, desesperanza e irritabilidad, así como el deterioro en el aspecto personal, el llanto y el insomnio, son marcadores de la presencia de la enfermedad.1. La depresión también puede presentarse junto con otras enfermedades emocionales y/o físicas, por ejemplo, con ansiedad, abuso en el consumo de alcohol y otras sustancias, enfermedades sistemáticas.2 De acuerdo a la duración de la presencia de los síntomas que van desde transitorios, hasta persistentes (meses o años), se puede clasificar a la depresión como leve, moderada o severa. Dependiendo del grado de depresión, ésta puede interferir con las actividades laborales, escolares, familiares y sociales, teniendo una prevalencia en personas entre los 15 a 45 años.3.Antecedentes: Cada año se suicidan cerca de 800 000 personas, y el suicidio es la segunda causa de muerte entre las personas de 15 a 29 años (OMS).Objetivo: Determinar los tiempos clave para poder clasificar a personas sanas y personas con depresión utilizando algoritmos genéticos y técnicas de aprendizaje automatico.Materiales y Métodos: Utilizando los datos obtenidos del depresjon dataset que es un conjunto de datos que se recopilo originalmente para el estudio de la actividad motriz en la esquizofrenia y la depresión mayor, de este se extraen los tiempos más relevantes o claves usando algoritmos genéticos para después aplicar técnicas de aprendizaje automático como: redes neuronales y regresión logística para clasificar a pacientes entre sanos y con depresión. Resultados: conclusiones: Los algoritmos genéticos nos proporcionó una selección de características útiles dentro del conjunto de datos para generar una clasificación satisfactoria con un porcentaje de precisión de 0.747 y un área bajo la curva de 0.751 para el caso de las redes neuronales y en la regresión logística una precisión de 0.756 con área bajo la curva de 0.758. Esto indica que es posible crear un sistema capaz de clasificar a personas con depresión debido a la posibilidad de aumentar el índice de confiabilidad dadas estas métricas de validación

Processing of motor activity readings for the development of a classification model for patients with depression and healthy people.

Depression is a mental disorder that can become chronic and significantly hamper the performance of daily life. In its most serious form, it can lead to suicide. Motor activity measurements have become an emerging topic in the field of mental health. Several studies use sensors to measure movements of patients over time to create a diagnosis. The aim is to develop a model based on some machine learning techniques and genetic algorithms, to classify patients with depression and healthy people using motor activity. Readings of 55 patients (32 control patients and 23 patients with condition) were selected, during period of one week, obtaining a total of 385 observations (participants) and 1440 characteristics (time intervals) from which the intervals of one minute more representative to develop a machine learning model using algorithms such as: neural networks, logistic regression, random forests, vector support machines and deep neural networks where the latter obtained the best performance with 80.24% precision, it was trained with 270 of participants and was tested with remaining 30% of data, which 61 were correctly diagnosed as healthy and 32 with depression. Based on these results, it can be concluded that the implementation of these models in an assisted diagnostic tool can help avoid cases of severe depression.La depresión es un trastorno mental que puede volverse crónico y obstaculiza significativamente el rendimiento de la vida diaria. En su forma más grave, puede llevar al suicidio. Las mediciones de actividad motriz se han convertido en un tema emergente en el campo de la salud mental. Varios estudios utilizan sensores para medir los movimientos de los pacientes a lo largo del tiempo para ayudar al diagnostico. El objetivo es desarrollar un modelo basado en algunas técnicas de aprendizaje automático y algoritmos genéticos, con el fin de clasificar pacientes con depresión y personas sanas utilizando la actividad motriz. Se seleccionaron las lecturas de 55 pacientes (32 pacientes control y 23 pacientes con la afección), durante el periodo de una semana obteniendo un total de 385 observaciones (participantes) y 1440 características (intervalos de tiempo) de las cuales se extrajeron los intervalos de un minuto más representativos para desarrollar un modelo de aprendizaje automático utilizando algoritmos como: redes neuronales, regresión logística, bosques aleatorios, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales profundas donde estas últimas obtuvieron el mejor desempeño con un 80.24 % de precisión, fue entrenada con 270 observaciones y fue puesta a prueba con el 30 % de datos restante de los cuales 61 fueron clasificadas como sanas y 32 con depresión de forma correctas. En base a estos resultados, se puede concluir que la implementación de estos modelos en alguna herramienta de diagnóstico asistido puede ayudar evitar casos de depresión severa