Sabemos que el Alzheimer es una de las enfermedades que afecta a las personas mayores en todo el mundo. Los tratamientos farmacológicos y no farmacológicos disponibles han frenado el deterioro de la salud de los pacientes y han afectado su estado anímico y emocional. En esta entrada abordemos un estudio sobre el estado emocional de los pacientes.
El desarrollo de la tecnología para el diagnóstico precoz del Alzheimer ha llevado al uso de la inteligencia artificial a través de herramientas específicas, por ejemplo, para generar resultados razonados que puedan adaptarse al estado de ánimo del paciente.
La herramienta Pellet Reasoner ha permitido la creación de ontologías de relación entre clases y subclases de lógica descriptiva para brindar resultados específicos relacionados con un estado posicional, para determinar los estados mentales de las personas. Esto permite a los psiquiatras determinar el grado y nivel de atención a los enfermos de Alzheimer, en función de su aspecto emocional.
La investigación “Modelo ontológico en la identificación de aspectos emocionales en pacientes con Alzheimer” de David Castillo y Saravana Prakash Thirumuruganandham del Centro de Investigación de Ciencias Humanas y de la Educación (CICHE), de la Universidad Indoamérica, describe el desarrollo de un modelo de representación conceptual del dominio de la teoría de las gramáticas formales y máquinas abstractas a través del modelado ontológico.
El objetivo principal es desarrollar una ontología capaz de derivar nuevos conocimientos sobre el estado de ánimo de un paciente de Alzheimer en las categorías de “vagabundo”, “nervioso”, “deprimido”, “desorientado” o “aburrido”.
En el artículo se generaliza la importancia de los sistemas de información en los procesos de comunicación de las personas, como ejemplo se puede manifestar el habla, las expresiones faciales, las cuales son consideradas la base de las emociones humanas.
La ontología propuesta se centra en la transmisión de emociones, en particular en el proceso de comunicación entre las personas que utilizan el sistema y la parte interactiva; el estudio se enfoca en indicadores de relevancia utilizados para mediar los diferentes estados afectivos.
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Esta investigación se enfocó en una población conformada por 147 individuos de ambos sexos, diagnosticados con Alzheimer, cuyas edades oscilan entre los 75 a 89 años de centros de cuidado del cantón Ambato, Ecuador.
Los métodos utilizados son los niveles taxonómicos, las categorías semánticas y las primitivas ontológicas. Todos estos aspectos permiten la generación computacional de una estructura ontológica, además del uso de las herramientas Pellet Reasoner y Apache NetBeans de Java para la finalización del proceso.
¿Por qué estudiar las emociones contribuye a la investigación de enfermedades como el Alzheimer?
- El desarrollo de la ontología en el campo de las ciencias de la salud y, específicamente, en la psiquiatría, brinda diagnósticos basados en el conocimiento artificial para reducir los tiempos y precisar el diagnóstico del estado de ánimo de los pacientes con Alzheimer.
- El enfoque de estimación de la pose computacional, como aparece en esta investigación, puede representar y convertirse en una herramienta esencial en los procesos computacionales traslacionales.
- La arquitectura ontológica del modelo de reconocimiento del estado de ánimo de los enfermos de Alzheimer parte de la realidad del mundo en el que viven las personas mayores con esta enfermedad.
- El estudio del estado de ánimo de estos pacientes y los vínculos lógico-matemáticos establecidos conducen a la adaptación de algoritmos para la detección de movimientos y el desarrollo de sus actividades cotidianas.
Entonces, el resultado del reconocimiento realizado es un proceso personalizado en el que los individuos enseñan al sistema su propio comportamiento y la forma en que expresan sus emociones.
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Fuente consultada:
“Ontological Model in the Identification of Emotional Aspects in Alzheimer Patients”, escrito por David Ricardo Castillo Salazar del Centro de Investigación de Ciencias Humanas y de la Educación (CICHE), Universidad Indoamérica y Facultad de Informática, Universidad Nacional de la Plata; Laura Lanzarini de Instituto de Investigación en Informática LIDI (Centro CICPBA), Facultad de Informática, Universidad Nacional de la Plata; Héctor Gómez de Centro de Posgrados, Universidad Técnica de Ambato;
Saravana Prakash Thirumuruganandham del Centro de Investigación de Ciencias Humanas y de la Educación (CICHE), Universidad Indoamérica y Dario Xavier Castillo Salazar de la Unidad Educativa Las Americas, Área de Ciencias Experimentales.
Recuperado en: https://www.mdpi.com/2227-9032/11/10/1392 , con fecha 11 de mayo de 2023.
