El grupo ALBA presenta dos trabajos en IEEE CBMS 2026 en Limassol, Chipre
Inteligencia artificial, salud digital y sistemas computacionales aplicados al ámbito clínico y sociosanitario
El grupo ALBA de la Universidad de León ha participado estos días en el
IEEE CBMS 2026: The 39th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems,
celebrado en Limassol, Chipre.
Este congreso internacional constituye uno de los foros de referencia en el ámbito de los
sistemas computacionales aplicados a la medicina y la salud, reuniendo investigaciones
centradas en inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural,
análisis de datos clínicos y herramientas de apoyo a la decisión.
En esta edición, el grupo ALBA ha defendido dos contribuciones científicas que reflejan una de sus
principales líneas de trabajo: el desarrollo de soluciones basadas en
inteligencia artificial aplicada a la salud, con especial atención a problemas reales
del entorno clínico y sociosanitario.
Sergio Rubio-Martín durante la presentación de su trabajo en IEEE CBMS 2026.
Arturo Crespo-Álvaro durante la presentación de su trabajo en IEEE CBMS 2026.
Machine learning explicable para la predicción del riesgo de caídas
Sergio Rubio-Martín presentó la ponencia titulada:
“Explainable Machine Learning for Fall Risk and Post-Fall Mortality Prediction in Nursing Home Residents Using Autoencoder-Based Synthetic Data Augmentation”
Este trabajo aborda un problema de gran relevancia en poblaciones institucionalizadas:
la predicción del riesgo de caídas y de la mortalidad posterior a una caída en residentes
de centros sociosanitarios.
La investigación plantea un pipeline de aprendizaje automático basado en variables estructuradas
recogidas de forma rutinaria, incluyendo información demográfica, movilidad y evaluaciones funcionales.
Además, incorpora técnicas de aumento sintético de datos mediante autoencoders para
afrontar el desequilibrio de clases, así como herramientas de interpretabilidad basadas en
SHAP.
Los resultados muestran el potencial del aprendizaje automático explicable para apoyar la
estratificación del riesgo en residencias y centros de larga estancia, al tiempo que subrayan
la necesidad de disponer de conjuntos de datos más amplios, variables clínicas más ricas y procesos
de validación externa para avanzar hacia una implantación real en entornos asistenciales.
Enlace a la presentación aquí.
Deep learning para la predicción de ingreso hospitalario en salud mental
Arturo Crespo-Álvaro defendió la ponencia titulada:
“Deep Learning–Based Hospital Admission Prediction from Spanish Psychiatric Electronic Health Records”
Esta investigación se centra en la predicción automática del ingreso hospitalario a partir de
notas clínicas psiquiátricas en español, un reto especialmente relevante para mejorar la seguridad
clínica y optimizar la asignación de recursos en los servicios de urgencias de salud mental.
Para ello, se evaluaron diferentes arquitecturas basadas en Transformers, incluyendo
modelos generales en inglés, modelos preentrenados específicamente en español, como
BETO, y modelos clínicos orientados al dominio sanitario.
Los resultados destacan la importancia de la compatibilidad lingüística en el procesamiento de
lenguaje natural clínico. En concreto, los modelos preentrenados en español obtuvieron el mejor
rendimiento global, mostrando el potencial de estas técnicas para desarrollar herramientas de
apoyo a la decisión clínica en el ámbito de la salud mental.
Ambas contribuciones ponen de manifiesto el compromiso del grupo ALBA con una investigación en
inteligencia artificial orientada a problemas reales, desarrollada con rigor metodológico y con
vocación de impacto en la práctica clínica y sociosanitaria.
Desde la Universidad de León, seguimos avanzando en el desarrollo de una inteligencia
artificial aplicada a la salud que sea útil, explicable, responsable y conectada con las
necesidades reales de las personas.
Enhorabuena a Sergio Rubio-Martín y Arturo Crespo-Álvaro por la defensa
de sus trabajos, y a todas las personas que han participado en estas investigaciones desde la
Universidad de León y el Complejo Asistencial Universitario de León.
Limassol, Chipre
IEEE CBMS 2026
Inteligencia artificial, salud digital, datos clínicos y compromiso investigador desde León
