• Repositorio Institucional Universidad de Pamplona
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  • Facultad de Ingenierías y Arquitectura
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    Título : Sistema inteligente basado en las máquinas de soporte vectorial para diagnosticar los trastornos bipolares.
    Autor : García Sánchez, María Fernanda.
    Palabras clave : Inteligencia artificial.
    Máquinas de soporte vectorial.
    Trastornos bipolares afectivos.
    Fecha de publicación : 2016
    Editorial : Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura.
    Citación : García Sánchez, M.F. (2016). Sistema inteligente basado en las máquinas de soporte vectorial para diagnosticar los trastornos bipolares. [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5108
    Resumen : Diagnosing the disease of a patient, to assign the appropriate treatment and achieve to stabilize since this disease has no cure; it is the primary task of a medical professional. In some cases, the diagnosis of certain diseases in particular is difficult to treat, as they are of high economic costs, or the susceptible population for contracting this disease is of limited economic resources. It usually starts between 20 and 30 years of age, usually with a depressive episode (in 75% of women and 67% of men) and there may be several depressive episodes before a manic episode becomes available. Bipolar disorder is a mood disorder characterized by the presence of manic, hypomanic, depressive or mixed episodes. These episodes usually follow a recurring trend with periods of normal mood between intervals, although the incompleteness of referrals is a common evolutionary form of manic depression. Symptoms of patients with bipolar disorder along the different episodes can also be found in other disorders. This is one of the features that have contributed to the low diagnostic accuracy. Type I, type II and cyclothymia: Bipolar disorder in three types depending on the severity of symptoms differs. Type I is the classic form, characterized by intense phases of mania and depression. Type II is characterized by equally intense depressions but with moderate stages of euphoria. Cyclothymia is the succession of hypomania and mild to moderate depressive phases.
    Descripción : Diagnosticar la enfermedad que afecta a un paciente, para poder asignar el tratamiento adecuado y así lograr que se estabilice ya que esta enfermedad no tiene curación, es la tarea primordial de un profesional de la medicina. En algunos casos, el diagnóstico de ciertas enfermedades en particular es difícil de tratar, puesto que son de elevados costos económicos, o la población susceptible de contraer dicha patología es de escasos recursos económicos. Suele comenzar entre los 20 y 30 años de edad, generalmente con un episodio depresivo (en el 75 % de las mujeres y el 67% de los hombres) y puede haber varios episodios depresivos antes de que aparezca un episodio maníaco. El trastorno bipolar es un trastorno afectivo caracterizado por la presencia de episodios maniacos, hipomaniacos, depresivos o mixtos. Estos episodios siguen generalmente una evolución recurrente con periodos de estado de ánimo normal entre los intervalos, aunque el carácter incompleto de las remisiones representa una modalidad evolutiva frecuente de la psicosis maniacodepresiva. Los síntomas de los pacientes con trastorno bipolar a lo largo de los diferentes episodios pueden encontrarse también en otros trastornos. Esta es una de las características que han contribuido al escaso diagnóstico de la enfermedad. En el trastorno bipolar se diferencian tres tipos en función de la intensidad de los síntomas: el tipo I, el tipo II y la ciclotimia. El tipo I es la forma clásica, caracterizada por fases de manía y depresiones intensas. El tipo II se caracteriza por depresiones igualmente intensas, pero con fases de euforia moderadas. La ciclotimia es la sucesión de hipomanías y fases depresivas leves o moderadas.
    URI : http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5108
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