Apoyo en el diagnóstico de TDAH mediante el uso de algoritmos de Machine Learning sobre patrones de uso en una aplicación móvil personalizada

Abstract

La investigación se centra en el desarrollo de una aplicación móvil diseñada específicamente para apoyar el diagnóstico temprano del Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) en niños de 5 a 8 años. Este enfoque innovador utiliza algoritmos de Machine Learning para analizar los patrones de uso de la aplicación, buscando identificar signos reveladores de TDAH. La importancia de este estudio radica en la posibilidad de ofrecer una herramienta accesible y eficiente para la detección temprana de este trastorno, lo cual es crucial para implementar intervenciones oportunas y mejorar la calidad de vida de los niños afectados. El objetivo principal de esta investigación es evaluar la relación entre la precisión y el tiempo de predicción en el apoyo al diagnóstico de TDAH, mediante el uso de algoritmos de Machine Learning y una aplicación móvil personalizada. Para lograr esto, se propone un proceso metodológico que incluye la recopilación de datos de uso de aplicaciones móviles en niños, el desarrollo de una aplicación para generar un conjunto de datos de comportamiento, y la evaluación de la precisión y el tiempo de predicción de varios algoritmos de Machine Learning. Se espera que los resultados de este estudio contribuyan significativamente al campo de la salud mental infantil, proporcionando una herramienta tecnológica que facilite la identificación temprana del TDAH y permita intervenciones más efectivas.