ANÁLISIS DE DATOS DE REDES SOCIALES PARA LA DETECCIÓN OPORTUNA DE PARKINSON MEDIANTE PNL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Objetivo: El objetivo de este estudio fue investigar la detección oportuna de la enfermedad de Parkinson (EP) a través del análisis de datos de redes sociales y el uso de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) en combinación con modelos de aprendizaje automático. Métodos: Se recopilaron publicaciones de Twitter, Facebook y Reddit relacionadas con la enfermedad de Parkinson y se procesaron utilizando técnicas de PNL. Se entrenaron tres modelos de aprendizaje automático, destacando el modelo de Aprendizaje Profundo como el más preciso. Resultados: En el conjunto de prueba, todos los modelos de aprendizaje automático, especialmente el modelo de aprendizaje profundo, mostraron un rendimiento destacado con una precisión máxima del 91,7% y una puntuación F1-score de 0,912. Conclusión: El estudio destaca la importancia de explorar el uso de datos clínicos para validar las predicciones y abordar las limitaciones en la representatividad de los datos. Además, se sugiere que investigaciones futuras aborden estas limitaciones y exploren el uso de datos clínicos para validar las predicciones, lo que podría mejorar la aplicabilidad de los resultados en entornos clínicos.