Ponente
Ponencia en españolALEJANDRO DE LA TORRE
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID. ESPAÑA
Alejandro de la Torre Luque es profesor del Departamento de Medicina Legal, Psiquiatría y Patología de la Universidad Complutense de Madrid. Asimismo, es investigador principal del grupo de Epidemiología Psiquiátrica y Salud Mental (EPISAM) y miembro del grupo de investigación en Trastornos Emocionales de CIBERSAM ISCIII.
Su perfil combina actividad académica, científica y profesional en el ámbito de la salud mental y la prevención del suicidio. Ha participado activamente en diversas iniciativas a nivel nacional e internacional, contribuyendo al avance de la investigación y su aplicación clínica. Su sólida formación interdisciplinar le ha permitido consolidarse como un investigador de reconocido prestigio, con aportaciones relevantes en los campos de la epidemiología psiquiátrica, la neurociencia y la psicología. Cuenta con más de 150 publicaciones científicas en revistas de alto impacto, que reflejan una destacada trayectoria investigadora.
Sus líneas de investigación abarcan áreas como la psicología, la psiquiatría y la bioestadística. En el ámbito docente, desarrolla una actividad amplia, impartiendo clases en programas de grado y posgrado en distintas titulaciones de Ciencias de la Salud y Ciencias Sociales. Asimismo, muestra un firme compromiso con la innovación educativa, participando en proyectos de innovación docente e iniciativas Erasmus+. Además, desempeña labores de asesoramiento para empresas y organismos institucionales públicos, tanto a nivel nacional como internacional.
Por último, es miembro del grupo motor y del consejo asesor del Plan Nacional de Acción para la Prevención del Suicidio 2025–2027 del Ministerio de Sanidad.
Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural: Nuevas Fronteras en la Detección y Monitorización de la Conducta Suicida en Adolescentes
La conducta suicida en la adolescencia representa un desafío crítico de salud pública, agravado por las barreras en la detección temprana y el acceso a servicios especializados. Este simposio presenta avances de vanguardia en la intersección de la Psicología Clínica y la Inteligencia Artificial, centrando su hilo conductor en el uso de Modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para optimizar la identificación y el seguimiento del riesgo suicida en población joven.
A través de cuatro comunicaciones complementarias, se explora el ciclo completo de intervención tecnológica: desde el marco metodológico y ético de grandes proyectos multidisciplinares, el Dr. De la Torre presentará alguna evidencia de la evaluación de marcadores basados en el discurso natural en adolescentes con riesgo de trastorno emocional y conducta suicida (Proyecto ALENTAR-J-CM). Asimismo, doña Adriana García presentará un estudio sobre el uso de técnicas de machine learning para comprender fenómenos complejos como la no asistencia a evaluaciones psicológicas, analizando el impacto de las dinámicas familiares. La Dra. Doval presentará datos de aplicaciones específicas de modelos basados en transformadores (como BERT) para mejorar la precisión clínica en contexto de intento suicida en urgencias hospitalarias. Asimismo, el Dr. Scalingi abordará la integración de variables clínicas y lingüísticas para predecir el comportamiento suicida en adolescentes ingresados por intento suicida.
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