Diagnóstico Automático de Migrañas Sin Aura y Factores Desencadenantes - Arroyo-Valle, Francisco José (My University, 2021)
El objetivo de este trabajo es diagnosticar las migrañas sin aura en personas que sufren cefaleas de manera habitual y así poder identificarlas respecto a otro tipo de cefaleas. El diagnóstico se realiza mediante una aplicación que utiliza técnicas de aprendizaje automático, clasificación y visualización. La base de conocimiento de la aplicación utiliza casos reales para clasificar la migraña sin aura utilizando el criterio 1.1 Migraine without aura del artículo (‘‘Headache Classification Committee of the International Headache Society (IHS) The International Classification of Headache Disorders, 3rd Edition’’, 2018). La aplicación, como novedad para el diagnóstico, integra en la base de datos los desencadenantes más habituales de las migrañas mediante su registro y visualización, para así conocer los más habituales asociados a cada persona y tratar de evitarlos en lo posible. El registro de estos desencadenantes está implementado mediante un cuestionario en la aplicación donde se han incluido los más habituales según los estudios ya realizados, con la posibilidad de añadir alguno distinto, y así poder generar una visualización particularizada a cada persona con cefalea. Además, en la aplicación, se integra la posibilidad responder de manera lo más objetiva posible a un par de las cuestiones planteadas; ¿Ha sido el estrés uno de los desencadenantes o no? ¿Ha sido la carencia de sueño uno de los desencadenantes o no? El estrés y la carencia de sueño son unos de los principales desencadenantes de las migrañas como puede comprobarse en todos los estudios relacionados con este trabajo y su diagnóstico se integra en la aplicación mediante la captura y análisis de datos de salud extraídos de un reloj de pulsera comercial. En este caso, el seleccionado ha sido el Apple Watch, que es más común y accesible que otros dispositivos de salud más específicos para el diagnóstico del estrés y la falta de sueño.
The goal of this work is to diagnose migraines without aura in people who suffer often headaches and thus be able to identify them with respect to others headaches. The diagnosis is possible by an application that uses machine learning, classification and visualization methods. The knowledge base of the application uses real cases to classify the migraines without aura using criteria based on 1.1 Migraine without aura from the article (‘‘Headache Classification Committee of the International Headache Society (IHS) The International Classification of Headache Disorders, 3rd Edition’’, 2018). As an innovation, the database of the applicacion integrates for diagnosis the most common triggers of migraines to be able to study them in order to know the most common triggers associated with each headache person and so they could be avoided as far as possible. The registration of these triggers is implemented through a questionnaire in the application based on most common triggers, which have been included according to studies already carried out, with the possibility of adding a different one, and thus be able to generate a specific study to each headache person. In addition, the application includes the possibility of objectively answering a couple of questions; Has strees been a trigger or not? Has the lack of sleep been a trigger or not? Stress and lack of sleep are the main triggers of migraines as we can see in all the studies related about this work and its diagnosis is integrated into the application by capturing and analyzing of health data extracted from a commercial wrist watch. In this case, the selected one has been the Apple Watch, which is more common than other specific health devices for the diagnosis of stress and lack of sleep.
Keywords: migraña; desencadenante; estrés; Apple Watch; diagnóstico; migraine; trigger; stress; diagnostic; Máster en Visual Analytics y Big Data