Burnout en profesionales de la salud en contexto de pandemia: una propuesta metodológica para la detección de patrones basada en inteligencia artificial

  • Alejandro Zamudio-Sosa Facultad de Psicología | UNAM | https://orcid.org/0000-0002-3902-5585
  • Samuel Rojo-López Universidad Autónoma de Querétaro | Ingeniería en Biomédica
  • Fernando Fuentes-Gallegos Universidad de La Frontera | Ingeniería Civil en Biotecnología
  • Jorge Iván Fletes-Gutiérrez
DOI: https://doi.org/10.22402/j.rdipycs.unam.7.2.2021.354.241-257
Palabras clave: Inteligencia artificial, Burnout, Profesionales de la salud, intervención

Resumen

Aunque las tasas de desgaste profesional o burnout pueden variar en función de contextos organizacionales y diversos tipos de trabajadores, varias investigaciones reportan tasas de prevalencia superiores en la población médica y profesionales de la salud en comparación con otras poblaciones (Adán, Jiménez y Herrra, 2004; Hernández, 2003; Toral-Villanueva, Aguilar-Madrid y Juárez-Pérez, 2009; Breilh, 1993). Por esta razón, se implementó una propuesta, basada en inteligencia artificial, para identificar patrones en variables de tipo sociodemográficas, de carga laboral y de nivel de burnout con el objetivo de ofrecer intervenciones o recomendaciones personalizadas. Para ello, se aplicaron un total de 724 formularios en línea a profesionales de la salud de México, los cuales contenían el inventario de Maslach adaptado a población mexicana (Aranda, Pando y Salazar, 2016) así como preguntas adicionales relacionadas a variables sociodemográficas y carga laboral. Posteriormente se implementó el algoritmo de clusterización Kamila para formar grupos de profesionales con el mayor parecido entre ellos (tomando en cuenta los resultados del inventario de Maslach y el resto de variables) finalmente se entrenó un modelo de clasificación utilizando un algoritmo de SVM (Support Vector Machine) con kernel gaussiano para clasificar nuevas observaciones en algún grupo resultado de la etapa clusterización, el cual tuvo una precisión de .92. La aplicación de algoritmos basados en inteligencia artificial puede servir para realizar intervenciones grupales lo más especializadas posibles o crear plataformas que puedan arrojar recomendaciones psicológicas personalizadas.

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Biografía del autor/a

Alejandro Zamudio-Sosa, Facultad de Psicología | UNAM |
Estudiante de doctorado en Psicología Social por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México, cuento con diplomados en Estadística, Ciencia de Datos y Machine Learning, actualmente desarrollo proyectos de investigación utilizando herramientas de ciencia de datos e inteligencia artificial para el análisis de datos psicológicos y de ciencias sociales.
Samuel Rojo-López, Universidad Autónoma de Querétaro | Ingeniería en Biomédica
Ingeniero en Biomédica por la Universidad Autónoma de Querétaro con un diplomado en Tecnología de Biosensores por la misma institución, actualmente trabajando como Ingeniero de Datos en una empresa consultora de tecnología. Dentro de su educación complementaria ha tomado diversos cursos de lenguajes de programación para el Análisis de Datos, Econometría, Machine Learning y Cómputo en la Nube.

Citas

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Publicado
2021-07-30
Cómo citar
Zamudio-Sosa, A., Rojo-López, S., Fuentes-Gallegos, F., & Fletes-Gutiérrez, J. I. (2021). Burnout en profesionales de la salud en contexto de pandemia: una propuesta metodológica para la detección de patrones basada en inteligencia artificial. Revista Digital Internacional De Psicología Y Ciencia Social, 7(2), 241-257. https://doi.org/10.22402/j.rdipycs.unam.7.2.2021.354.241-257
Número
Vol. 7 Núm. 2 (2021): Pandemia por covid-19 y su impacto en la sociedad, visto desde la psicología y ciencias sociales
Sección
Innovación y Desarrollo Tecnológico

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