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Doctorando en Interacción Persona-Computadora y Salud Digital

El propósito de esta tesis doctoral es avanzar en el estado del arte de los agentes conversacionales con interacción por voz, especialmente su integración en dispositivos inteligentes comerciales para el cribado de salud mental. La investigación se centra en el desarrollo y validación de un agente conversacional basado en voz, diseñado para administrar pruebas psicométricas orientadas a la detección temprana de la depresión, particularmente en personas mayores. Más información en el proyecto SAPIENS. El estudio se llevó a cabo con una muestra heterogénea de 97 adultos mayores y 21 cuidadores, provenientes de diversas organizaciones del área de Vigo, garantizando una amplia representación sociodemográfica.

Objetivos de investigación y metodología

El objetivo principal fue diseñar e implementar una herramienta digital de cribado utilizando altavoces inteligentes comerciales, basada en instrumentos clínicos validados como la GDS-15 (Escala de Depresión Geriátrica). La investigación se desarrolló en torno a ocho objetivos específicos, que incluyeron una revisión sistemática de la literatura (metodología PRISMA), el diseño y desarrollo de la skill DYes para Amazon Alexa, una fase piloto con aprobación ética, y la creación de un modelo de aprendizaje automático para mejorar la precisión diagnóstica.

Tecnología e implementación

DYes es una skill de voz desarrollada específicamente con base en la GDS-15. Recoge tanto las respuestas directas del usuario como datos adicionales durante la interacción (tiempos de respuesta, repeticiones), enriqueciendo así el proceso de cribado. La solución se implementó utilizando el kit de desarrollo de Amazon Alexa y está disponible públicamente en GitHub: Digi-Yesavage

Usabilidad y validación

La aceptación y usabilidad de DYes fueron evaluadas mediante el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) y el Cuestionario de Usabilidad del Sistema (PSSUQ). Los resultados muestran un aumento significativo en la facilidad de uso percibida (+0,63) y una alta puntuación media de satisfacción (6 sobre 7), lo que confirma la buena acogida tanto por parte de usuarios como de profesionales. Los análisis de validación revelaron una fuerte correlación entre DYes y la GDS-15, con un coeficiente de determinación (R²) de 0,622 y un coeficiente de correlación intraclase (CCI) de 0,881.

Integración de aprendizaje automático

Se propuso un modelo predictivo basado en aprendizaje automático para mejorar la precisión del cribado. Este modelo integra variables conductuales capturadas por DYes y emplea técnicas avanzadas como la permutación de importancia de características y la optimización de hiperparámetros para afinar su capacidad predictiva.

  • Existen múltiples razones para creer que este trabajo ofrece ventajas claras, especialmente en el ámbito de la salud mental digital, tales como:
    1. Mejora en la detección temprana de la depresión
    2. Mayor accesibilidad para personas mayores
    3. Interacción natural mediante voz que aumenta la comodidad del usuario
    4. Mayor precisión diagnóstica a través de datos conductuales
    5. Alta aceptación por parte de usuarios y cuidadores
    6. Escalabilidad en entornos domésticos y clínicos
    7. Apoyo a estrategias de salud mental basadas en datos

PhD student in Human-Computer Interaction and Digital Health

The purpose of this PhD is to advance the state of the art in voice-enabled conversational agents, particularly their integration into commercial smart devices for mental health screening. The research focuses on the development and validation of a voice-based conversational agent designed to administer psychometric tests for early detection of depression, especially in older adults. More details at the SAPIENS project. The study was carried out with a heterogeneous sample of 97 older adults and 21 caregivers from various organizations in Vigo, Spain, ensuring a diverse socio-demographic profile.

Research Goals and Methodology

The main goal was to design and implement a digital screening tool using commercial smart speakers, based on validated clinical instruments like the GDS-15. The research was developed across eight specific objectives, including a systematic literature review using PRISMA methodology, the design and implementation of the DYes skill for Amazon Alexa, pilot testing with ethical approval, and the creation of a machine learning model for improved diagnostic accuracy.

Technology and Implementation

DYes is a custom-developed voice skill based on the Geriatric Depression Scale (GDS-15). It captures user responses along with behavioral interaction data (e.g., response time, number of repetitions) to enrich screening accuracy. The solution was implemented using the Amazon Alexa development toolkit and made publicly available via GitHub: Digi-Yesavage

Usability and Validation

User acceptance and usability were evaluated using the Technology Acceptance Model (TAM) and the Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ). Results show a significant increase in perceived ease of use (+0.63) and high satisfaction scores (6 out of 7), confirming the usability of the system among both users and professionals. Validation results showed a strong correlation between DYes and the GDS-15, with an R² of 0.622 and an Intraclass Correlation Coefficient (ICC) of 0.881.

Machine Learning Integration

A predictive model using machine learning was proposed to enhance screening precision. The model incorporates behavioral variables captured by DYes and uses advanced techniques like feature permutation and hyperparameter optimization to refine its accuracy.

  • There are many reasons to believe that this work offers clear advantages, particularly in digital mental health innovation, such as:
    1. Improved early detection of depression
    2. Greater accessibility for older populations
    3. Natural, voice-based interaction for enhanced user comfort
    4. Increased screening accuracy through behavioral data
    5. Higher user and caregiver acceptance
    6. Scalable integration in home and clinical settings
    7. Support for data-driven mental health strategies
Iván Otero González on ResearchGate

Skills

My work experience and my concern to be updated in new technologies and programming languages are the way to know my skills

E-learning Education

Experience in management, design and development.

  • LMS's: Moodle, OpenEdx
  • H5P, Edpuzzle
  • Owncloud

Web Developer

Experience in management, design and development.

  • Bootstrap, Wordpress, Prestashop
  • Impresspages, Symfony
  • Django

Computer Technician

Experience in Repair, replacement and troubleshooting.

  • Troubleshooting hardware and software
  • Installation and update of programs
  • Management of Operating Systems, windows, Linux

Development and programming

Experience in management, design and development.

  • PHP, CSS, HTML
  • Python
  • C , C#

My Portfolio

This is a list of research's works in which I've participated with Vigo's University.

Esta es una lista de trabajos de investigación en los que he participado.

Tactica Project AtlantTIC

Tactica Project AtlantTIC
A Holistic System for Building Inspection and Energy Efficiency Management - ENGINENCY H2020

A Holistic System for Building Inspection and Energy Efficiency Management - ENGINENCY H2020
UP2U uptouniversity. It's up to you.

UP2U up to university
SAPIENS

Services and Aplications for Healthy Ageing



Drag and Drop exercise

Some instances of how to apply h5p.




Galery NGDLE UP2U

First galery of some pictures related with UP2U NGDLE, Next Generation Digital Learning Environment.






Tools

New technology and methodology integrated at e-learning enviroment, proposed by Up2U Partners

H5P is an abbreviation for HTML5 Package.


H5P

EDpuzzle is an free web application, which lets to make video-question of evaluation


EDPUZZLE





PhD work

The purpose of my Phd is to evaluate the interaction necessities in the laboratory and in the different types of workbenches in the education sector.

ORCID

ORCID iD icon0000-0001-7184-0347
ORCID Iván Otero-Gonzalez




Ph. D. video presentación 2018





Ph. D. video presentación 2019





Ph. D. video presentación 2020



VR - Virtual Reality & AR - Augmented Reality




Publicaciones

Here you are some of the public work I have done.

Aquí están algunos de los trabajos públicos que he hecho.



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