Adquisición y análisis de relaciones entre señales emocionales longitudinales producidas por un algoritmo de inteligencia artificial y autocuestionarios utilizados en el seguimiento psiquiátrico de pacientes con trastornos del estado de ánimo y/o de ansiedad: un estudio en entorno real. (EMOACQ-1)

La prevalencia mundial de la ansiedad y la depresión aumentó enormemente durante la pandemia, con un aumento del 25 % en el número de pacientes que sufrían trastornos psicológicos. Los psiquiatras, y más aún los médicos generales, necesitan herramientas de medición que les permitan monitorear de forma remota el estado de salud psicológico de sus pacientes, y ser alertados automáticamente en caso de una ruptura en el comportamiento.

En este estudio, proponemos recopilar datos clínicos junto con la medición longitudinal de las emociones de los pacientes. Emobot propone analizar la evolución de los trastornos del estado de ánimo a lo largo del tiempo mediante el estudio pasivo del comportamiento emocional de las personas. El objetivo de EMOACQ-1 es adquirir conocimiento y producir un vínculo cuantitativo entre la expresión emocional y los trastornos del estado de ánimo, facilitando en última instancia la comprensión y el manejo de estos trastornos.

A través de este estudio, se podría desarrollar una solución tecnológica para apoyar a los profesionales de la salud y pacientes en psiquiatría, un campo conocido como el "pariente pobre de la medicina" y carente de recursos. Una solución de este tipo permitiría una mejor comprensión, un seguimiento remoto y continuo de los trastornos y, en última instancia, un mejor tratamiento de estos trastornos.

Procesaremos los datos mediante la realización de una serie de análisis, incluidos análisis descriptivos, comparativos y de correlación de los datos de los resultados del autocuestionario y las señales emocionales captadas por los dispositivos.

Finalmente, el objetivo será predecir las puntuaciones del cuestionario a partir de las señales emocionales producidas.