El sistema experto para detectar la depresión combina reglas de inferencia basadas en indicadores como el estado de ánimo, actividad física, estrés, calidad del sueño y regularidad en las comidas. También utiliza la base de conocimientos del cuestionario PHQ-9 para clasificar la severidad de la depresión.
Estos indicadores son procesados mediante el enfoque de forward chaining para determinar la presencia y gravedad de la depresión, generando recomendaciones personalizadas para los pacientes según su nivel de severidad detectado.
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Indicadores Clínicos: Estos hechos evalúan diferentes indicadores relacionados con la depresión, tomando en cuenta el CIE-10 y el DSM-V. Los que ayudan al sistema a evaluar de manera más completa el estado emocional y de salud del paciente, lo que contribuye a una detección más precisa de la depresión y a la formulación de recomendaciones personalizadas
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Frecuencia de Actividad de los pacientes: Esta regla mide la frecuencia de actividad física, el nivel de estrés, la calidad del sueño y la regularidad en las comidas. La frecuencia de actividad se ha categorizado en tres niveles: baja, representada por 1 en la escala de frecuencia; media, indicada por 2 en la escala; y alta, denotada por 3 en la escala de frecuencia.
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Cuestionario PHQ-9: Estos hechos son obtenidos de nuestra base de preguntas elaborada en base al cuestionario sobre la salud del paciente (PHQ-9) como instrumento de tamizaje para la depresión.
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depression_severity: Esta regla clasifica el nivel de severidad de depresión en los pacientes según su puntaje total en la escala del PHQ-9.
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count_depression_indicators: Calcula el puntaje total de indicadores depresivos para cada paciente. Este proceso implica contar y sumar la presencia de indicadores depresivos en los datos del paciente, como tristeza persistente, fatiga, cambios en el apetito, entre otros, definidos en nuestra base de hechos previamente (facts.kfb).
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activity_frequency: Mide la frecuencia de actividad física, nivel de estrés, la calidad del sueño y la regularidad en las comidas, todos ellos evaluados en una escala de low, medium y high.
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recommendation_message: Brinda mensajes de recomendación para los pacientes según su nivel de severidad de depresión (depression_severity).
El sistema identificó a los pacientes que sufren de depresión y proporcionó recomendaciones específicas basadas en el análisis de hechos (facts.kfb) y reglas(fc_rules.krb).
