Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis

La esquizofrenia es un trastorno psiquiátrico complejo que continúa representando retos importantes para su diagnóstico oportuno. En los últimos años, el uso de inteligencia artificial, en particular, de las redes neuronales convolucionales, ha cobrado relevancia como posible herramienta compleme...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Gogeascoechea Hernández, Andoni
Format: Tesis
Language:Spanish / Castilian
Published: 2025
Subjects:
Online Access:http://eprints.uanl.mx/30766/1/2026_GOGEASCOECHEA%20HERN%C3%81NDEZ%20ANDONI_Tesis%20Repositorio.pdf
_version_ 1853789866836361216
author Gogeascoechea Hernández, Andoni
author_facet Gogeascoechea Hernández, Andoni
author_sort Gogeascoechea Hernández, Andoni
collection Repositorio Institucional
description La esquizofrenia es un trastorno psiquiátrico complejo que continúa representando retos importantes para su diagnóstico oportuno. En los últimos años, el uso de inteligencia artificial, en particular, de las redes neuronales convolucionales, ha cobrado relevancia como posible herramienta complementaria en el análisis de EEG, resonancia magnética estructural (sMRI) y funcional (fMRI). El objetivo de esta tesis fue evaluar la precisión diagnóstica de estos modelos mediante una revisión sistemática y un metaanálisis diagnóstico. Se incluyeron 35 estudios publicados entre 2019 y 2024. Los análisis se realizaron con modelos bivariados y curvas SROC para estimar sensibilidad y especificidad agrupadas.
format Tesis
id eprints-30766
institution UANL
language Spanish / Castilian
publishDate 2025
record_format eprints
spelling eprints-307662025-12-11T14:53:42Z http://eprints.uanl.mx/30766/ Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis Gogeascoechea Hernández, Andoni RC Medicina Interna, Psiquiatría, Neurología La esquizofrenia es un trastorno psiquiátrico complejo que continúa representando retos importantes para su diagnóstico oportuno. En los últimos años, el uso de inteligencia artificial, en particular, de las redes neuronales convolucionales, ha cobrado relevancia como posible herramienta complementaria en el análisis de EEG, resonancia magnética estructural (sMRI) y funcional (fMRI). El objetivo de esta tesis fue evaluar la precisión diagnóstica de estos modelos mediante una revisión sistemática y un metaanálisis diagnóstico. Se incluyeron 35 estudios publicados entre 2019 y 2024. Los análisis se realizaron con modelos bivariados y curvas SROC para estimar sensibilidad y especificidad agrupadas. 2025-12-10 Tesis NonPeerReviewed text es cc_by_nc_nd http://eprints.uanl.mx/30766/1/2026_GOGEASCOECHEA%20HERN%C3%81NDEZ%20ANDONI_Tesis%20Repositorio.pdf http://eprints.uanl.mx/30766/1.haspreviewThumbnailVersion/2026_GOGEASCOECHEA%20HERN%C3%81NDEZ%20ANDONI_Tesis%20Repositorio.pdf Gogeascoechea Hernández, Andoni (2025) Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis. Especialidad thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.
spellingShingle RC Medicina Interna, Psiquiatría, Neurología
Gogeascoechea Hernández, Andoni
Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis
thumbnail https://rediab.uanl.mx/themes/sandal5/images/online.png
title Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis
title_full Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis
title_fullStr Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis
title_full_unstemmed Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis
title_short Precisión de los algoritmos deep learning en el diagnóstico de esquizofrenia: Revisión sistemática y mataanálisis
title_sort precision de los algoritmos deep learning en el diagnostico de esquizofrenia revision sistematica y mataanalisis
topic RC Medicina Interna, Psiquiatría, Neurología
url http://eprints.uanl.mx/30766/1/2026_GOGEASCOECHEA%20HERN%C3%81NDEZ%20ANDONI_Tesis%20Repositorio.pdf
work_keys_str_mv AT gogeascoecheahernandezandoni precisiondelosalgoritmosdeeplearningeneldiagnosticodeesquizofreniarevisionsistematicaymataanalisis