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El trastorno afectivo bipolar es un trastorno mental caracterizado por episodios depresivos y maníacos o hipomaníacos.
La complejidad del diagnóstico del trastorno afectivo bipolar debido a la superposición de sus síntomas con otros trastornos del estado de ánimo llevó a investigadores y médicos a buscar técnicas nuevas y avanzadas para la detección precisa del trastorno afectivo bipolar. Uno de estos métodos es el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático bajo una metodología estadística para la construcción de modelos de regresión logística, Random Forest. Apoyo a máquinas vectoriales, Árbol de Decisión, K-Vecinos Más Cercanos y Gradiente Boosting, con 146 datos recopilados de los servicios psiquiátricos afiliados al sistema de salud mental del Ecuador.
A nivel inferencial, los resultados sugieren que la implementación de algoritmos automáticos basados en las diferentes metodologías para construir modelos permite la predicción exitosa o clasificación de individuos con trastornos afectivos bipolar en Ecuador frente a pacientes controlados que no se perfilan bajo este perfil cuadro patológico. Es el mejor modelo estadístico Random Forest (89,35 %) que dicta las mejores métricas de rendimiento en comparación con el modelo Gradient Boosting.
La evolución de la prevalencia general de los trastornos afectivos bipolares en el Ecuador durante los últimos 22 años ha aumentado por un pequeño diferencial. Sin embargo, de 2020 a 2022 ha habido un aumento considerable en la prevalencia porcentual de los casos de trastornos afectivos bipolares en el Ecuador.