Análisis de patrones de comportamiento aplicando Internet of Things y Machine Learning

Alejandro Domínguez Rodríguez participa en el III Congreso en Salud Mental Digital. Presenta la ponencia Descripción del análisis de patrones de comportamiento aplicando IoT en la interacción del entorno para la detección de comportamientos anómalos mediante la aplicación de Edge Computing: un estudio piloto exploratorio.

 Introducción a los análisis de patrones de comportamiento

Una evaluación psicológica es fundamental para la detección de trastornos clínicos, sin embargo, las herramientas más actuales y utilizadas como la psicometría, tienen un desacuerdo entre los expertos. Por lo tanto, se sugieren nuevos métodos que puedan complementar las evaluaciones psicométricas.

El desarrollo de las redes de Internet de las Cosas (IoT) ha sido parte de los avances tecnológicos que son característicos de la industria 4.0, debido a la gran cantidad de información que brinda una red de IoT sobre el medio ambiente y la interacción de los individuos en él, permitiendo la detección de patrones de comportamiento ejercitados.

Método

A través de un estudio exploratorio con un estudio de caso, se propone un sistema para la detección de comportamientos anómalos presentados por un individuo, mediante el desarrollo de un modelo de Machine Learning (ML) basado en el conjunto de información obtenida de la implementación de una red IoT aplicando el paradigma Edge Computing, además del uso diario de un reloj inteligente (Smart watch) para monitorear el estado físico del individuo y el llenado de una aplicación móvil por parte del mismo para registrar las actividades realizadas fuera del hogar.

Resultados

El conjunto de datos final obtenido es procesado por el modelo de ML que permite la detección de patrones de comportamiento los cuales representan la interacción entre el individuo y su entorno a lo largo del día. Posteriormente el modelo aplica técnicas de reducción de variables, detectando y agrupando anomalías a patrones, obteniendo comportamientos que no pertenecen al patrón de comportamientos previamente observado.

Conclusión

Se analiza la exploración de la aplicación de este sistema en contextos relevantes que podría ayudar en la detección de conductas anómalas.

Ponencia

Autores grupo

Domínguez-Rodríguez, A., Sánchez García, M.R., Sánchez Herrera, M.A., Ocegueda Miramontes, T.V., Aguilar Noriega, L y Rodríguez Díaz, A.

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