Tu teléfono inteligente sabe cómo te sientes: emociones y la era digital

Este webinar se imparte en inglés.

Hoy en día no es raro llevar en el bolsillo multitud de sensores en los smartphones y en diferentes herramientas, como Fitbit, Garmin, etc. Estos sensores no solo recogen información sobre el uso del dispositivo, sino que también informan sobre la actividad del propietario del mismo. La disponibilidad de este tipo de datos abre una plétora de posibilidades, una de las cuales es el análisis del comportamiento individual. En este webinar se realizará una descripción general de cómo utilizar estos sensores (que miden el número de pasos, la distancia recorrida, las horas de sueño, etc) para desarrollar modelos de predicción del estado emocional. Esto podría proporcionar una herramienta valiosa para los profesionales médicos de salud mental en el monitoreo de estados de ánimo de sus pacientes. Además, se discutirán las características de los datos de detección pasiva y cómo compensarlos, así como varias metodologías de análisis y su visión interna o percepción. Posteriomente, se realizará una demostración de esta tecnología y habrá tiempo para realizar algunas preguntas.

Ponente: Emese Sukei. Dpto. de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M). Investigadora del proyecto MSCA-ETN de H2020 “Machine Learning Frontiers in Precision Medicine” (GA-813533). 

Tipo de actividad: taller on line (webinar).

Horario: viernes 27 de voviembre de 17:00 a 18:00h.

Lugar de celebración: aula virtual (se enviará enlace a quienes reserven).

Dirigido a: público general.

Reserva: vía formulario web 

Colaboradores: Machine Learning Frontiers in Precision Medicine project