Sistema de detección del estado emocional aplicando tecnología de seguimiento ocular para la intervención psicológica en pacientes con ansiedad

• Autores: Meza Hernandez, Marc Aleman, Roman Cabello, Julio Cesar
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/132116
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/132116
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Patrones de seguimiento ocular; Intervención psicológica; Aprendizaje automático; Redes neuronales convolucionales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En este estudio se propuso a desarrollar y evaluar la efectividad de un sistema de detección del estado emocional aplicando tecnología de seguimiento ocular para la intervención psicológica en pacientes con ansiedad. La metodología empleada se basó en Aprendizaje Automático, utilizando algoritmos como redes neuronales convolucionales y máquinas de vectores de soporte para entrenar modelos que reconocen patrones entre movimientos oculares y emociones. El análisis comparativo permite comprender las percepciones y dificultades de los psicólogos sin el uso de la tecnología de seguimiento ocular. Los resultados indican que el sistema logra una precisión del 88,2% en la detección de la ansiedad, con un grado de mejoría del 66,45% en el estado emocional post-intervención. Se confirma la hipótesis, demostrando que la tecnología de seguimiento ocular mejora significativamente las intervenciones psicológicas en pacientes con ansiedad. Aunque los resultados son prometedores, se reconoce la fase temprana de desarrollo de la tecnología y la necesidad de investigaciones adicionales. La tecnología de seguimiento ocular emerge como una herramienta revolucionaria con el potencial de transformar la detección y el tratamiento de trastornos emocionales.