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.