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LO ESENCIAL
Por: Sandra Eugenia Barajas Montiel , Carlos Alberto Reyes García , Luis Villaseñor Pineda ⏱ 10 minutos de lectura DOI : Resumen : Este artículo presenta una breve descripción de la inteligencia artificial interpretable y su aplicación como herramienta para analizar la relación entre la música y la percepción del estrés mediante la clasificación de bioseñales. Asimismo, se exponen las generalidades de un protocolo experimental diseñado para registrar señales de electroencefalografía y de actividad electrodermal en condiciones controladas durante la resolución de operaciones matemáticas en cuatro sesiones auditivas distintas.
Con base en este protocolo, se resume un modelo de clasificación interpretable que genera reglas tipo “Si-entonces” para identificar estados de estrés a partir de patrones en las bioseñales registradas. Los resultados sugieren que la música tiene un impacto observable objetivamente en la percepción de estrés. En conjunto, el trabajo muestra el potencial de la IA interpretable para apoyar la detección temprana del estrés y comprender mejor el efecto modulador de la música sobre el estado fisiológico y emocional de las personas. Palabras clave: Inteligencia Artificial , Estrés, Música 1.
CONTEXTO
La Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones La inteligencia artificial (IA) es una rama de las Ciencias Computacionales dedicada al desarrollo de sistemas que llevan a cabo actividades que normalmente requieren inteligencia humana. Se apoya en algoritmos y modelos matemáticos como técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para simular las capacidades de las personas. En los últimos años, sus avances han permeado en aspectos tan cotidianos de nuestras vidas como escuchar música, comprar productos, trasladarse de una localidad a otra, etc.
Aunque sus usos más popularmente conocidos tienen que ver con aplicaciones comerciales, la IA también se ha posicionado como una herramienta de apoyo valiosa para diagnósticos médicos y monitoreo de la
EN PERSPECTIVA
, 2025). Es importante enfocar nuestros esfuerzos en el desarrollo de herramientas que tengan una aplicación en beneficio de la humanidad. Por ejemplo, usando IA para el análisis del estrés y la búsqueda de mecanismos para mitigarlo. El desarrollo de diversos modelos de aprendizaje automático para identificar estrés se adoptó ampliamente (Barajas-Montiel et al. , 2026) como respuesta a la necesidad de contar con mecanismos que apoyen a su diagnóstico en etapas tempranas, y así disminuir sus efectos nocivos en la
Gran parte de estos modelos se comportan como cajas negras que logran i
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