Clasificación de grupos de síntomas basada en aprendizaje automático y TCC en línea

Para superar el cuello de botella identificado, realizaremos un estudio transversal para desarrollar un modelo de agrupación de síntomas para la depresión y la ansiedad. Se exploró una amplia gama de métodos estadísticos, así como enfoques de aprendizaje automático, y se utilizará un algoritmo de agrupamiento jerárquico cohesivo. Después de desarrollar el modelo, se formulará un programa de intervención adaptado a los síntomas basado en una terapia de resolución de problemas. Se supone que debemos examinar si su uso para personalizar el tratamiento psicológico adaptado a los síntomas puede conducir a mejores resultados para los pacientes, en comparación con la atención habitual. Se espera que este proyecto proporcione un método nuevo y preciso para el manejo de las emociones, que proporcionará una vía de intervención estandarizada que combine la detección con el tratamiento para el manejo de los síntomas de depresión y ansiedad. Una intervención más precisa adaptada a los síntomas individuales puede proporcionar información importante para mejorar los resultados del paciente, así como una vía estandarizada de manejo del estado de ánimo dirigida a la detección e intervención tempranas para los residentes de la comunidad.