Máquina de vectores de soporte para la predicción de ansiedad en pacientes de rehabilitación de dependencia química
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1333Palabras clave:
Ansiedad, Dependencia Química, Aprendizaje AutomáticoResumen
Objetivo: Relacionar variables clínicas de internos en rehabilitación química con la ansiedad, mediante el método de aprendizaje automático. Método: Estudio de campo realizado en una Comunidad Terapéutica, considerando datos de 25 internos. Entre los parámetros se encuentran las sustancias psicoactivas de dependencia, tiempo de uso y abstinencia, edad y el cuestionario GAD-7. El algoritmo utilizado fue la Máquina de Vectores de Soporte (SVM). Las métricas de análisis de rendimiento fueron: matriz de confusión y el AUC. Resultados: La prevalencia de rehabilitación en cocaína o crack fue del 92% de los internos, seguida por alcohol en un 76%. Las métricas más altas fueron una precisión del 68%, sensibilidad del 89%, especificidad del 88%, puntaje F1 del 59% y un AUC de 0.91. Conclusión: El SVM demostró ser prometedor para su uso en la predicción de ansiedad en internos en proceso de recuperación de sustancias psicoactivas.
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