MODELADO COMPUTACIONAL DE LA TOMA DE DECISIONES PARA DETECCIÓN MÓVIL DEL DETERIORO COGNITIVO LEVE

ZAPATA ROBLES, HEBER ABRAHAM (2026) MODELADO COMPUTACIONAL DE LA TOMA DE DECISIONES PARA DETECCIÓN MÓVIL DEL DETERIORO COGNITIVO LEVE. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Chihuahua.

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Resumen

El modelado computacional de la toma de decisiones ha cobrado relevancia en el campo de la psiquiatría computacional para explicar patrones cognitivos en psicopatologías. Las tareas experimentales que se utilizan para obtener los datos del modelado se implementan en entornos controlados para aislar los procesos cognitivos que se buscan medir. Sin embargo, controlar las variables implica reducir la complejidad del comportamiento. Por lo tanto, buscar métodos que midan el comportamiento en su entorno natural es una prioridad para poder comprender de mejor manera las psicopatologías. Con el objetivo de detectar de manera temprana el deterioro cognitivo leve en entornos naturales, el presente estudio busca implementar en un dispositivo móvil la tarea experimental de aprendizaje por refuerzo y memoria de trabajo; la cual se ha demostrado que es sensible al deterioro cognitivo leve. Adicionalmente, se busca reducir dicha tarea experimental, para reducir su tiempo de implementación. Para esto, se seleccionó una muestra de 37 estudiantes universitarios de la UACH y se realizó un diseño intrasujeto. Cada participante pasó por 3 fases experimentales: línea base, tarea experimental original implementada en computadora; fase 2, tarea experimental implementada en celular y reducción de 37% de la tarea original; por último, fase 3, tarea experimental implementada en celular y reducción de 79% de la tarea original. Una vez recolectados los datos, se simuló un agente artificial basado en el modelo de aprendizaje por refuerzo y memoria de trabajo para cada participante. Por lo que cada agente arrojó una solución algorítmica a las tareas experimentales, asemejándose a la solución que realizó cada participante para las mismas tareas. De esta manera, se corroboró la validez de la tarea y se evaluó cuál reducción mantiene estable la sensibilidad de la tarea al deterioro cognitivo leve. Se obtuvo que la fase 2 mantiene estabilidad en los parámetros del modelo y en el desempeño conductual, representando un equilibrio entre reducción de tiempo y validez de la tarea. La fase 3 muestra degradación en algunos parámetros, pero mantiene cualidades relevantes para detección del deterioro cognitivo leve. En conclusión, se muestra evidencia de que la tarea de aprendizaje por refuerzo y memoria de trabajo mantiene su sensibilidad al ser implementada en dispositivos móviles. La fase 2 representa la reducción óptima en términos de validez, mientras que la fase 3 sugiere que reducciones amplias preservan características psicométricas. Sin embargo, a pesar de que se muestra evidencia a favor de la implementación móvil y las reducciones de la tarea, aún es importante implementar el diseño experimental con personas de la tercera edad.

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