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em Universidade Complutense de Madrid


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Un sueño escaso o de mala calidad puede tener repercusiones negativas en la vida diaria. Si esta situación se prolonga en el tiempo, puede afectar al estado de ánimo e interferir en el trabajo y la vida social de una persona. Son muchos los factores que determinan la calidad del sueño. No es suficiente con dormir, sino que hay que dormir bien para que el sueño sea realmente reparador y se pueda uno levantar descansado y con energía. Muchos aspectos como la actividad física, las comidas y bebidas, los horarios, pueden alterar la calidad del sueño o generar dificultades para conciliarlo por lo que en los últimos años han salido al mercado varios dispositivos y aplicaciones cuantificadoras que ayudan a monitorizar el sueño. Existen dispositivos que solamente registran el movimiento y la temperatura corporal y aun así generan una gran cantidad de datos. Debido a esto, la información producida puede no ser fácilmente interpretable. En este proyecto usamos un dispositivo de monitorización que ofrece más información (como temperatura y flujo térmico) por lo que queremos mejorar la interpretabilidad de los datos que se generan para ayudar a facilitar el trabajo de los médicos que las utilizan con sus pacientes intentando descubrir trastornos metabólicos. Se aspira a simplificar el trabajo manual que ahora se realiza intentando que sea más automático. Para ello, en este proyecto se utilizan técnicas de minería de datos en series temporales que permiten hacer un análisis exploratorio de los datos y agrupar la información de forma que los resultados se muestren de una forma resumida y concreta y que pueda ser percibida de un vistazo. Utilizando estas técnicas creamos una aplicación que obtiene series temporales de los datos particionadas en distintos tipos de episodios, centrándonos en episodios de sueño y de actividad física, clasificando los episodios de sueño por su similitud y presentando un resumen de la actividad del paciente a lo largo de toda la monitorización.