Sistema de reconocimiento facial con inteligencia artificial para la predicción de recaídas en pacientes con enfermedades mentales, Lima 2024

• Autor: Noteno Medina, Juan Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/176502
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/176502
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Paciente; Salud mental; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente resumen de investigación tiene como finalidad diseñar y desarrollar un sistema innovador basado en reconocimiento facial apoyado por inteligencia artificial, destinado a prever recaídas en pacientes con enfermedades mentales, especialmente en aquellos diagnosticados con depresión o esquizofrenia. El proyecto se fundamenta en el empleo de técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, capaces de analizar expresiones faciales y detectar variaciones sutiles que puedan reflejar un deterioro en la condición psicológica del individuo. Para validar la eficacia del sistema, se contrastarán sus resultados con las evaluaciones realizadas por especialistas en salud mental, determinando su precisión y fiabilidad. El modelo incorpora un módulo de monitoreo continuo mediante cámaras ubicadas en centros de atención o en espacios domésticos, diseñado para generar alertas tempranas ante indicios de posibles recaídas. Además, la propuesta se rige por un enfoque ético riguroso que garantiza la confidencialidad de la información, la protección de la identidad de los participantes y la obtención del consentimiento informado durante todo el proceso. Como hipótesis principal, se plantea que la integración de herramientas basadas en inteligencia artificial permite lograr una detección más temprana y exacta de recaídas, lo que favorece la implementación de intervenciones oportunas por parte del personal especializado.