IA y Salud Mental: modelos de machine learning alcanzan un 97 % de precisión en diagnósticos psiquiátricos
Investigadores de la Universidad de León han desarrollado modelos de machine learning y deep learning para clasificar notas clínicas reales de pacientes con trastorno de ansiedad y trastorno de adaptación. El estudio demuestra que técnicas como XGBoost y SciBERT alcanzan hasta un 97 % de precisión, mostrando el potencial de la inteligencia artificial para apoyar el diagnóstico en salud mental.
