Información sobre técnicas computacionales para detectar la depresión en el texto

Autores/as

  • Leidiane Rodrigues Universidade Federal de Goiás
  • Deborah Fernandes Universidade Federal de Goiás
  • Marilúcia Pereira do Lago Universidade Federal de Goiás
  • Márcio Fernandes Universidade Estadual de Goiás
  • Fabrizzio Soares Universidade Federal de Goiás
  • Kairo Silva Universidade Federal de Goiás

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1363

Palabras clave:

Informática, Depresión, Revisión

Resumen

Objetivo: Revisar la literatura sobre la detección de la depresión en textos, centrándose en técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.

Método: Análisis de estudios que utilizan técnicas computacionales avanzadas y diccionarios de palabras indicativas de depresión, considerando la integración de métodos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y recursos de salud mental.

Resultados: La mayoría de los trabajos utilizan técnicas computacionales avanzadas y diccionarios específicos, pero hay poca integración de la lingüística y la salud mental en los modelos. Se observó una brecha en la incorporación del contexto cultural y regional del lenguaje escrito.

Conclusión: Se destaca la necesidad de incluir la lingüística para considerar el contexto cultural y regional y aumentar el uso de recursos de salud mental en la identificación de la depresión en textos, mejorando la precisión y efectividad de las herramientas de detección.

Biografía del autor/a

Leidiane Rodrigues, Universidade Federal de Goiás

 Mestrando(a) em Sistemas Inteligentes e Aplicações, Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás, Goiânia (GO), Brasil.

Deborah Fernandes, Universidade Federal de Goiás

Professor(a) Doutor(a), Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás, Goiânia (GO), Brasil.

Marilúcia Pereira do Lago, Universidade Federal de Goiás

Professor(a) Doutor(a), Faculdade de Educação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia (GO), Brasil.

Márcio Fernandes, Universidade Estadual de Goiás

Professor Mestre, Campus de Ciências Exatas e Tecnológicas, Universidade Estadual de Goiás, Goiânia (GO), Brasil

Fabrizzio Soares, Universidade Federal de Goiás

 Professor(a) Doutor(a), Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás, Goiânia (GO), Brasil.

Kairo Silva, Universidade Federal de Goiás

Mestrando(a) em Sistemas Inteligentes e Aplicações, Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás, Goiânia (GO), Brasil.

Citas

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Publicado

2024-11-19

Cómo citar

Rodrigues, L., Fernandes, D., do Lago, M. P., Fernandes, M., Soares, F., & Silva, K. (2024). Información sobre técnicas computacionales para detectar la depresión en el texto. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1363

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