Publicaciones
artículos científicos que han inspirado al proyecto ALENTAR-J-CM
Una forma de evaluación actualizada del riesgo de suicidio en adultos jóvenes: validación española del instrumento Suicidal History Self-Rating Scale (SHSS)
Evaluar el riesgo de suicidio de forma precisa sigue siendo uno de los mayores desafíos de la práctica clínica. Aunque…
¿Son capaces las IAs de empatizar con nosotros? Evaluando la Teoría de la Mente en Grandes Modelos del Lenguaje
Una de las características definitorias de la cognición social humana es la capacidad de inferir las creencias, intenciones, emociones y…
El conocimiento en salud mental de niños, adolescentes y jóvenes en países de ingresos bajos y medios
A nivel global, los trastornos mentales son una de las causas más importantes de carga de enfermedad en población infantojuvenil….
¿Pueden los Grandes Modelos del Lenguaje (Large Language Models – LLMs -) y los embeddings detectar depresión y riesgo de suicidio a partir de narrativas en pacientes psiquiátricos?
La evaluación clínica de la salud mental sigue dependiendo, en gran medida, de entrevistas clínicas y del juicio subjetivo profesional….
Hipomentalización y reintento de suicidio, ¿qué muestra la evidencia al respecto?
La conducta suicida es un fenómeno complejo y multifacético en el que se entrelazan diversos factores biológicos, psicológicos, clínicos y…
Detección del trastorno depresivo mayor, trastorno bipolar, esquizofrenia y trastorno de ansiedad generalizada mediante análisis acústico de la voz y aprendizaje automático (Machine Learning, ML)
Los trastornos mentales como la depresión, el trastorno bipolar, la esquizofrenia y la ansiedad representan una creciente carga para la…
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).