# Predicción y detección temprana de la agitación y la agresividad en la demencia mediante datos fisiológicos y modelos de inteligencia artificial - URL: https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler/so177 - Language: es - Last updated: not specified - Page title: Predicción y detección temprana de la agitación y la agresividad en la demencia mediante datos fisiológicos y modelos de inteligencia artificial | Resumen WCP 2026 > Los datos fisiológicos multimodales obtenidos mediante un dispositivo portátil permiten predecir los episodios de agitación y agresividad en la demencia 10 min… Esta página se ha traducido automáticamente del turco. [Leer el original](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/so177) Esta página es un resumen en turco, elaborado con ayuda de inteligencia artificial, del trabajo presentado en el 26.º Congreso Mundial de Psiquiatría. El trabajo pertenece a los autores que lo presentan; para citarlo, consulte la fuente original. SO177 Presentación oral breve de pósterPsiquiatría digital e inteligencia artificialDesarrollo de modelos con datos observacionales de sensores # Predicción y detección temprana de la agitación y la agresividad en la demencia mediante datos fisiológicos y modelos de inteligencia artificial PREDICTION AND EARLY IDENTIFICATION OF AGITATION AND AGGRESSION IN DEMENTIA USING PHYSIOLOGICAL DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODELS Presentado por: Alexander Merkin País: Germany Institución: Institute for Mental Health and Translational Neurosciences Sesión: 3030 - PARALLEL SHORT ORAL POSTER SESSIONS: GERIATRIC PSYCHIATRY 01 Fecha: Thu, 24.09.2026 Los datos fisiológicos multimodales obtenidos mediante un dispositivo portátil permiten predecir los episodios de agitación y agresividad en la demencia 10 minutos antes de su inicio con una exactitud clínicamente significativa. El estudio tiene como objetivo desarrollar y evaluar comparativamente modelos de aprendizaje profundo capaces de detectar episodios de agitación psicomotora y agresividad en la demencia (psychomotor agitation and aggression in dementia, PAAD) 10 minutos antes de su inicio. Los datos proceden de estudios previamente publicados e incluyen señales de acelerometría, pulso de volumen sanguíneo, actividad electrodérmica y temperatura cutánea, recogidas mediante el dispositivo portátil Empatica E4 en 17 personas con demencia durante 140 días de seguimiento; el conjunto de datos contiene 182 episodios de agitación confirmados clínicamente. Se extrajeron dieciséis características clínicamente relevantes y, teniendo en cuenta el desequilibrio entre clases, los cambios temporales y las métricas de rendimiento orientadas a la práctica clínica, se compararon tres modelos basados en transformadores (Multimodal Clinical Transformer, Sensitivity Optimised Clinical Transformer y Adaptive Ensemble) con el modelo fisiológico de espacio de estados de complejidad lineal (Linear Complexity Physiological State Space Model, LC-PSSM). Pese al marcado desequilibrio del conjunto de datos, el LC-PSSM mostró el mejor rendimiento en múltiples dimensiones: el área bajo la curva ROC (AUC-ROC) fue de 0,7558, el área bajo la curva de precisión-sensibilidad (AUC-PR) de 0,5312 y la puntuación clínica de 0,7062; además, el modelo mantuvo una elevada eficiencia computacional. En el resumen se informa de una sensibilidad del 65,7 % y una especificidad del 70,6 % para este modelo, mientras que el transformador optimizado para la sensibilidad alcanzó una sensibilidad del 90,4 %, con una especificidad moderada; el modelado por conjuntos (ensemble) ofreció un rendimiento equilibrado. En las figuras del póster se muestran, para el modelo de transformador, un AUC-ROC de 0,724 y un AUC-PR de 0,471 (valor de referencia: 0,250). En conclusión, los datos fisiológicos continuos permiten detectar anticipadamente los episodios de PAAD y sientan las bases para pasar de un manejo reactivo a una intervención preventiva y en tiempo real en la atención a la demencia. Los autores señalan que, antes de su aplicación clínica, se requieren una validación en conjuntos de datos más amplios y multicéntricos y su integración en los flujos de trabajo clínicos. [Ir al póster original](https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2086) ¿Cómo citar este trabajo? APA 7: Merkin, A., et al. (2026, September 24). Prediction and early identification of agitation and aggression in dementia using physiological data and artificial intelligence models [Poster presentation]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2086 Vancouver: Merkin A, et al. Prediction and early identification of agitation and aggression in dementia using physiological data and artificial intelligence models [poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2086 Los nombres de los autores y el formato del título se han generado automáticamente a partir del sistema del congreso; compárelos con el póster original antes de utilizarlos. ## Sobre el mismo tema - [Siber tanıkların davranışını belirleyen etkenler](https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler/ev0041) - [Z kuşağında sosyal medyanın "lunapark etkisi"nin modellenmesi: örtük değişken yaklaşımı](https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler/ev0046) - [DEHB'de dijital girişimler: etkililik ve çok modlu tedavi yaklaşımlarına entegrasyon](https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler/ev0072) - [Algoritmaların inşa ettiği beyinler: dijital çağda DEHB, patolojiyi mi tanılıyoruz yoksa yeni bir normali mi patolojikleştiriyoruz?](https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler/ev0077) - [Genç erişkin bir örneklemde nomofobi ile yaygın anksiyete bozukluğu arasındaki ilişki](https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler/ev0111) [Todos los resúmenes del WCP 2026](https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler) --- Kaynak / Source: https://alisanburak.com/es/wcp-2026-posterler/so177 İletişim / Contact: Bağdat Caddesi, Veli Güneysu Apt. 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