Publicaciones
artículos científicos que han inspirado al proyecto ALENTAR-J-CM
Dispositivos inteligentes e intrusividad en la detección del nivel de estrés: entendiendo la complejidad de los modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning).
Los trastornos de salud mental se han convertido en una de las principales causas de discapacidad a nivel mundial. Además,…
Efectos prometedores de un chatbot de IA entrenado como recurso de intervención para reducir la depresión y la ansiedad en adultos jóvenes
Los jóvenes afrontan problemas emocionales en su vida cotidiana. Teniendo en cuenta que una gran parte de los usuarios de…
Explorando las razones del abandono de la evaluación psicológica en adolescentes en riesgo de suicidio y el papel de los modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
El abandono a evaluaciones psicológicas programadas representa una dificultad en la prevención del suicidio en adolescentes, puesto que la identificación…
¿Pueden los grandes modelos de lenguaje (LLMs) mejorar la práctica médica en el día a día? El caso de MedHELM
Hoy queremos compartir los hallazgos de un reciente estudio publicado en Nature: Holistic evaluation of large language models for medical…
Clasificando la gravedad de la ideación suicida con IA: un enfoque innovador en salud mental.
Desde el pasado 8 de noviembre hasta el día 11 del mismo mes, tuvimos el placer de presentar un nuevo…
La voz como biomarcador fiable de depresión
El estudio liderado de Briganti y Lechien (2025) revisa el papel de los parámetros de voz (i.e., prosodia, pausas, tono,…
Esta actuación ha sido financiada mediante el programa de actividades de I+D con referencia TEC-2024/COM-224 y acrónimo ALENTAR-J-CM concedido por la Comunidad de Madrid a través de la Dirección General de Investigación e Innovación Tecnológica a través de la Orden 3177/2024 y cofinanciada mediante el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).