Machine learning aplicado en la clasificación y predicción de la depresión: Una revisión sistemática

Resultado de la investigación: Contribución a una revistaArtículo de revisiónrevisión exhaustiva

Resumen

The main challenge for health insurers is to properly manage the disease as well as the health of its members, emphasizing the prevention and implementation of actions that allow the anticipation and prediction of the disease. This article presents a systematic review of the literature on the main machine learning methodologies that allow, through the prediction of mental illnesses, to carry out an early intervention. It was found that the main methodologies for this purpose are statistical models such as logistic regression, Vector support machine and random forest; and that the different indicators of neuroimaging use of cell phonesbecome fundamental predictor variables when it comes to predicting mental illnesses.

Título traducido de la contribuciónStatistics applied in the classification and prediction of depression: A systematic review
Idioma originalEspañol
Páginas (desde-hasta)363-375
Número de páginas13
PublicaciónRISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
N.ºSpecial Issue 47
EstadoPublicada - ene. 2022

Palabras clave

  • depression
  • Machine learning
  • systematic review

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Machine learning aplicado en la clasificación y predicción de la depresión: Una revisión sistemática'. En conjunto forman una huella única.

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