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.
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Autores / Authors
Sergio Rubio Martín
Maite García Ordás
Antonio Serrano García
Arturo Crespo Álvaro
José Alberto Benítez Andrades
