Análisis de desempeño de dispositivos wearables comerciales para la estimación de los niveles de estrés causado por estímulos audiovisuales en sujetos sanos

Todos estamos constantemente expuestos a estímulos que generan variados niveles de estrés sin ser conscientes que, a corto o mediano plazo, este puede causar deterioro en la salud física y mental, haciendo esencial un monitoreo continuo de los niveles de ansiedad. En este aspecto, los wearables resu...

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Autor principal: Núñez Almeida, Nicolás Esteban (author)
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Publicat: 2021
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description Todos estamos constantemente expuestos a estímulos que generan variados niveles de estrés sin ser conscientes que, a corto o mediano plazo, este puede causar deterioro en la salud física y mental, haciendo esencial un monitoreo continuo de los niveles de ansiedad. En este aspecto, los wearables resultan una opción interesante para investigaciones ambulatorias, sin embargo, su uso ha sido relegado a ámbitos cotidianos, debido a los escasos estudios que validen la calidad de las señales obtenidas. Por tanto, el presente proyecto busca analizar el desempeño de tres wearables comerciales (la banda PolarH10, la pulsera PolarOH1 y el reloj inteligente Garmin VivoSmart4) para la estimación de estrés causado por estímulos audiovisuales en sujetos sanos, y determinar su aplicabilidad en este campo. Dentro de la investigación, se detalla el hardware y software utilizado para el registro de señales fisiológicas de interés, el procesamiento digital aplicado a las señales registradas, y el diseño de clasificadores basados en algoritmos supervisados para la estimación de los niveles de estrés. Entre los resultados de la investigación se tiene que el dispositivo PolarH10 es aplicable para estudios de estrés al lograrse un clasificador con una exactitud del 81.3% para la estimulación de Relajado-Estrés y una correlación temporal y frecuencial fuerte del tacograma extraído (¿=0,889, MSC=0,889). En cuanto al PolarOH1, se observa una fuerte correlación temporal (¿=0,892) pero un desempeño regular para la generación de clasificadores (Acc<70%) debido a la distorsión de la señal original por artefactos de movimiento. Por último, el VivoSmart4 no es recomendable para ámbitos investigativos al no proporcionar información significativa para el diseño de sistemas propios para la estimación de estrés.
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