el proyecto ALENTAR-J-CM
Investigación para el bienestar y la salud mental juvenil
Investigación para el bienestar y la salud mental juvenil
Nuestra misión
ALENTAR-J-CM proviene del acrónimo de la misión principal del proyecto, siendo esta la Aplicación de modelos del LENguaje a gran escala para la prevención sociosaniTAria de problemas de salud mental y Riesgo de suicidio en Jóvenes.
Este proyecto de investigación desarrollará e implementará un sistema avanzado basado en Grandes Modelos de Lenguaje (Large Language Models – LLMs -) para la detección temprana y evaluación del riesgo de trastornos emocionales y suicidio en población joven (12 a 25 años).
IA para detectar y prevenir trastornos emocionales en jóvenes.
Nuestro objetivo principal de investigación es desarrollar un prototipo tecnológico avanzado, basado en Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), que ayude a los profesionales de la salud clínica en su día a día, especialmente en detección y evaluación de riesgo de trastornos emocionales (ansiedad, depresión, etc.) y de suicidio en población adolescente y joven. Queremos ser pioneros en ofrecer una herramienta que de una respuesta rápida, eficaz y fiable para prevenir la aparición y desarrollo de estos problemas de salud mental, además de aportar nuestro conocimiento al mundo de la investigación y de la intervención clínica.
ALENTAR-J-CM ha evolucionado constantemente, adaptándose a nuevos desafíos en la salud mental, y fortaleciendo su compromiso a través de investigaciones prácticas y la implementación de modelos de lenguaje efectivos.
Nuestro Enfoque
Propósitos y líneas de actuación
Detectar marcadores lingüísticos
Analizamos marcadores del discurso y rasgos paralingüísticos para apoyar la detección y prevención de problemas emocionales en jóvenes.
Desarrollar algoritmos
Desarrollamos sistemas basados en LLMs para la detección temprana y prevención de problemas de salud mental y conducta suicida.
Detección de marcadores lingüísticos
Identificación
Identificaremos y definiremos parámetros paralingüísticos y del discurso.
Análisis
Recogeremos y analizaremos datos de expresión escrita y vocal de diversas poblaciones.
Validación
Validaremos los parámetros obtenidos en contextos reales.
Desarrollo
Desarrollaremos recursos y servicios de prevención basados en evidencia.
Identificación
Identificaremos y definiremos parámetros paralingüísticos y del discurso.
Análisis
Recogeremos y analizaremos datos de expresión escrita y vocal de diversas poblaciones.
Validación
Validaremos los parámetros obtenidos en contextos reales.
Desarrollo
Desarrollaremos recursos y servicios de prevención basados en evidencia.
Desarrollo de algoritmos
Identificación
Desarrollaremos algoritmos basados en LLMs para identificar marcadores lingüísticos.
Validación
Desarrollaremos y validaremos algoritmos basados en LLMs con nuevos datos de campo derivados de nuestros estudios clínicos.
Implementación
Crearemos prototipos de software para centros sociosanitarios y hospitales.
Identificación
Desarrollaremos algoritmos basados en LLMs para identificar marcadores lingüísticos.
Validación
Desarrollaremos y validaremos algoritmos basados en LLMs con nuevos datos de campo derivados de nuestros estudios clínicos.
Implementación
Crearemos prototipos de software para centros sociosanitarios y hospitales.
Implementación
Fases del proyecto
Entrenamiento de modelos con datos existentes
Identificación y definición de parámetros paralingüísticos y del discurso.
Lectura automática de historias médicas.
Entrenamiento con datos de teléfonos de asistencia psicosocial y chats.
Estudios de campo
Recogida y análisis de datos de expresión escrita y vocal.
Validación de parámetros en contextos reales.
Desarrollo y validación de algoritmos basados en LLMs con nuevos datos.
Modelos de lenguaje a
gran escala avanzados
Desarrollo y validación de algoritmos basados en LLMs con nuevos datos de campo derivados de estudios clínicos.
Prototipo de software
Desarrollo del prototipo de sistema de apoyo para servicios socio comunitarios y hospitalarios. Desarrollo de prototipo de software para centros sociosanitarios y hospitales.
Fases del proyecto
Entrenamiento de modelos con datos existentes
Identificación y definición de parámetros paralingüísticos y del discurso.
Lectura automática de historias médicas.
Entrenamiento con datos de teléfonos de asistencia psicosocial y chats.
Estudios de campo
Recogida y análisis de datos de expresión escrita y vocal.
Validación de parámetros en contextos reales.
Desarrollo y validación de algoritmos basados en LLMs con nuevos datos.
Modelos de lenguaje a
gran escala avanzados
Desarrollo y validación de algoritmos basados en LLMs con nuevos datos de campo derivados de estudios clínicos.
Prototipo de software
Desarrollo del prototipo de sistema de apoyo para servicios socio comunitarios y hospitalarios. Desarrollo de prototipo de software para centros sociosanitarios y hospitales.
Cada paso cuenta.
Sumemos esfuerzos para cuidar el bienestar emocional de nuestra sociedad.