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dc.date.accessioned 2025-02-10T14:00:05Z
dc.date.available 2025-02-10T14:00:05Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176303
dc.description.abstract La salud mental abarca el bienestar emocional, psicológico y social de un individuo, influyendo significativamente en su calidad de vida. En un contexto global de creciente conciencia sobre la importancia de la salud mental, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora para mejorar la prevención, diagnóstico y tratamiento de trastornos mentales. La IA ofrece capacidades analíticas avanzadas que pueden procesar grandes volúmenes de datos clínicos, genéticos y de comportamiento, permitiendo una detección temprana precisa de problemas de salud mental, una personalización de tratamientos basada en datos y una intervención proactiva. Además, la IA está siendo utilizada para desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, identificar patrones de riesgo y predecir resultados de tratamiento. Estas aplicaciones están transformando la forma en que los profesionales de la salud mental abordan y gestionan los trastornos psicológicos, mejorando la eficiencia de los servicios y optimizando los resultados para los pacientes. En este contexto, el Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS) de la Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Buenos Aires está trabajando para llevar adelante una nueva línea de investigación, aplicando inteligencia artificial en el campo de la salud mental. El presente trabajo tiene como objetivo describir el estado de avance de la línea de investigación vinculada con la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en la salud mental. Además del desarrollo de modelos predictivos en base de datos clínicos utilizando técnicas de aprendizaje automático en el área de salud mental, se incorpora un nuevo aspecto en la línea de investigación, el análisis automático de señales e imágenes para buscar nuevos patrones y predictores relacionados a la salud mental, proporcionando una mirada complementaria a la línea principal. Se espera fortalecer esta línea de investigación enriqueciendo así el panorama de investigación en el campo de la salud mental. es
dc.format.extent 65-69 es
dc.language es es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject sistemas inteligentes es
dc.subject Salud mental es
dc.subject predicción es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.title Aplicación de la inteligencia artificial en el contexto de la salud mental: líneas de investigación del grupo Gemis es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-8352-57-2 es
sedici.creator.person Di Felice, Martin es
sedici.creator.person Lamas, C. es
sedici.creator.person Maleh, Federico es
sedici.creator.person Norscini, J es
sedici.creator.person Ramón, H es
sedici.creator.person Deroche, Ariel es
sedici.creator.person Lebedinsky, M es
sedici.creator.person Leguizamón, R es
sedici.creator.person Montenegro Aguilar, G es
sedici.creator.person Trupkin, I. es
sedici.creator.person Pytel, Pablo es
sedici.creator.person Vegega, Cinthia es
sedici.creator.person Chatterjee, Parag es
sedici.creator.person Pollo Cattaneo, María Florencia es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2024-04
sedici.relation.event XXVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC) (Puerto Madryn, 18 y 19 de abril de 2024) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173603 es
sedici.relation.bookTitle Libro de Actas - XXVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es


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