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Avances del grupo ALBA en IA y Salud: dos comunicaciones en IEEE CBMS 2025 (Madrid)

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En nuestro último trabajo, aplicamos modelos de machine learning y deep learning para analizar notas clínicas reales de pacientes del Complejo Asistencial Universitario de León (CAULE).

Resultados destacados:

  • Modelos como XGBoost y SciBERT lograron hasta un 97 % de precisión en la clasificación de diagnósticos.

  • El estudio confirma la viabilidad de la IA para respaldar al personal clínico en la identificación de trastornos mentales.

  • Se trata de un enfoque de investigación que combina colaboración interdisciplinar entre psiquiatras e ingenieros.

Este trabajo forma parte del proyecto de investigación PID2023-146168OA-I00, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.

 Lee el artículo completo aquí: Acceso al paper

Autores / Authors

  • Sergio Rubio Martín

  • Maite García Ordás

  • Antonio Serrano García

  • Arturo Crespo Álvaro

  • José Alberto Benítez Andrades

 

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