El día ha llegado y el objetivo se ha cumplido. Aunque por momentos perdí la esperanza de llegar a la meta al fín puedo decir: “Sí se puede”. Ahora sí puedo demostrar a mi hijo y alumnos con mi propio ejemplo que aquellos esfuerzos aislados más o menos intensos que parecían no tener un fruto a corto plazo si los tendría a largo plazo. Es un gustazo decir que hoy he sido nombrado Doctor en Telecomunicaciones por la Universidad e Vigo.
Podcast resumen de la tesis
Resumen de la tesis
Según datos proporcionados por la Organización Mundial de la Salud en 2020, la depresión es una enfermedad común a nivel mundial, afectando aproximadamente a 3,8% de la población global; con una prevalencia de 5% en adultos y de 5,7% en mayores de 60 años. En países desarrollados como España, esta cifra alcanza el 6,7% en personas entre 25 y 64 años y llega al 12,8% en la población maior de 65 años. Además, se estima que para el año 2030 la depresión será la principal causa de discapacidad en el mundo. Esta situación, si no es abordada de forma efectiva, puede derivar en comportamientos suicidas
y en un incremento de las tasas de mortalidad.
La literatura reciente identifica diversos desafíos relevantes en la detección de la depresión, entre ellos la variabilidad de síntomas entre individuos a lo largo del tiempo, la frecuente coexistencia con otros trastornos como ansiedad o soledad, el estigma social asociado, la falta de asistencia personalizada y la heterogeneidad en la práctica clínica. Estos retos impulsan la investigación hacia la integración de tecnología en el proceso de cribado, mediante análisis automatizado de voz o vídeo, nuevos enfoques de medicina
personalizada, servicios integrales de salud mental y la colaboración interdisciplinar.
Esta tesis surge precisamente para abordar estas necesidades, enfocándose en el análisis y desarrollo de agentes conversacionales inteligentes (AC) como herramienta innovadora para la detección temprana de depresión en adultos mayores. El estudio realizó una revisión del estado de arte de las soluciones basadas en AC para este propósito, con el objetivo de identificar líneas de investigación e innovación en el ámbito de dos trastornos neuropsiquiátricos centrados en la depresión.
La investigación se centra en el diseño de la herramienta DYes, una adaptación digital a escala de Yesavage, empleando interfaces de voz y algoritmos de aprendizaje automático para optimizar la detección de depresión. La validez psicométrica de la herramienta fue confirmada mediante altos índices de fiabilidad y concordancia inter evaluadores, destacando su robustez como instrumento clínico complementario. Además el análisis de las variables más relevantes permitió identificar factores clave en el diagnóstico, destacando
la importancia de optimización de la selección de características en el desarrollo de modelos predictivos fiables e interpretables.
Una de las principales contribuciones de este trabajo es la evidencia empírica de la interacción entre depresión y demencia, subrayando la dificultad diagnóstica en estos casos y la necesidad de integrar enfoques digitales y tradicionales. La solución DYes, al combinar tecnología avanzada con parámetros clínicos establecidos, permite una evaluación más completa y personalizada, reduciendo el riesgo de error diagnóstico y mejorando la toma de decisiones clínicas.
Finalmente, esta tesis destaca la importancia de desarrollar soluciones tecnológicas centradas en el usuario, un enfoque multidisciplinar que incorpore conocimiento clínico, tecnológico y ético. Los resultados abren nuevas vías para la investigación futura, promoviendo la creación de modelos adaptativos capaces de abordar la complejidad de la salud mental en adultos mayores y contribuyendo al avance hacia una atención más accesible, humanizada y efectiva.
Agradecimientos
Quiero expresar mi más sincero agradecimiento a mi supervisor, Manuel José Fernández Iglesias, por ser un mentor pragmático y experimentado en este camino de la investigación. Asimismo, estoy muy agradecido de trabajar con Manuel Ramos Cabrer D.E.P., el mejor ejemplo de líder, persona, ingeniero y padre. Estoy seguro que sería el mejor cerebro en cuanto a humanidad y como no inteligencia para poner la Universidad
Pública de Vigo en la cúspide. Además, este periodo de investigación y creatividad me ha permitido conocer a Nacho Boubeta, un maestro entre catedráticos que me ha enseñado lecciones inolvidables.
Mi numerosa familia, que me hace pasar tan buenos momentos y en especial a mi nido familiar mi mujer María Vázquez e hijo Izan Otero que hacen tan especial un día como hoy el día del padre. Su confianza y ejemplo son mi mayor motivación. Suerte!!
He disfrutado y sufrido este camino de aventuras en la investigación que quiero continuar inspirado en la frase.
“Learn from everyone, follow no one”
En este camino han colaborado con su dedicación, tiempo y sonrisa muchos experimentados y sabios de la vida, nuestros mayores. Usuarios del Centro de día Parque Castrelos, Coro Senior Campus Vigo, Centro Veciñal e Cultural de Valadares, Centro de día os Cortizos, los cuidadores, directores y coordinadores que son el engranaje de un espacio vital que todos queremos disfrutar con la mejor salud mental y dignidad.