Detectar señales de depresión y ansiedad con la menor cantidad posible de información durante una sesión psicológica fue el desafío que llevó a dos estudiantes de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) a conquistar el primer lugar en una competencia internacional de inteligencia artificial celebrada en España.
Alfredo Navarrete Montes y Alejandro Amador Lagunes, alumnos de noveno semestre de Ingeniería en Tecnologías de la Información de la Facultad de Ciencias de la Computación, desarrollaron un sistema capaz de analizar transcripciones de conversaciones entre pacientes y psicólogos para identificar tempranamente posibles trastornos emocionales.
El proyecto obtuvo el primer lugar en la categoría Task 1 Detección temprana del concurso MentalRiskES 2026, organizado por el Foro de Evaluación de Lenguas Ibéricas (IberLEF), conjuntamente con el Congreso Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN), en la Universidad de León, España.
La premisa consistía en identificar posibles problemas de salud mental antes de contar con toda la información de una sesión terapéutica, un desafío que exige a los sistemas informáticos procesar el lenguaje y reconocer patrones en las respuestas de los pacientes.
“La premisa de la competencia fue detectar o predecir lo antes posible y con la menor cantidad de información posible algunos trastornos emocionales, como depresión y ansiedad”, explicó Navarrete Montes.
Una prueba con 10 pacientes y 82 intercambios de conversación
Durante la competencia, los universitarios pusieron a prueba su sistema en un servidor de la Universidad de León, donde se analizaron conversaciones correspondientes a 10 pacientes diferentes.
La evaluación comprendió 82 rondas de conversación, cada una integrada por una pregunta del terapeuta y una respuesta del paciente. En conjunto, las rondas constituyeron la transcripción de una sesión terapéutica.
De acuerdo con la BUAP, el sistema completó las pruebas sin registrar errores durante el certamen, resultado que contribuyó a su desempeño en la categoría de detección temprana.
La investigación contó con la asesoría de Luis Yael Méndez Sánchez, académico de la Facultad de Ciencias de la Computación, y será publicada en CEUR Workshop Proceedings, plataforma de acceso abierto especializada en informática y ciencias de la información.
El trabajo aborda una posible aplicación de la inteligencia artificial en el análisis de conversaciones clínicas, aunque la información universitaria no presenta resultados de validación médica ni establece que el sistema pueda sustituir el diagnóstico de un profesional de la salud mental.
Menor consumo energético, otro resultado de la competencia
Además del primer lugar, el proyecto de los estudiantes poblanos registró el menor consumo energético entre los sistemas participantes, según informó la BUAP.
Los universitarios señalaron que el procesamiento de su modelo produjo emisiones equivalentes a 22 gramos de dióxido de carbono, cantidad que compararon con el intercambio de dos correos electrónicos.
Este indicador incorporó una dimensión adicional a la competencia: no solamente la capacidad para analizar conversaciones, sino también los recursos necesarios para ejecutar los modelos de inteligencia artificial.
Alejandro Amador Lagunes reconoció que los resultados superaron las expectativas del equipo.
“Esperábamos buenos resultados, pero no resultados tan buenos. La verdad nos emocionó bastante, porque este tipo de trabajos dan una aportación de cómo la IA puede ayudarnos en distintos campos, en este caso en la salud mental”, expresó.
Navarrete Montes destacó que su sistema compitió con proyectos desarrollados por estudiantes de posgrado.
“También nos hizo darnos cuenta del nivel que tiene la BUAP, porque nuestro proyecto compitió con otros desarrollados por estudiantes de maestría y doctorado”, señaló.
Del concurso a una herramienta para psicólogos
Tras obtener el reconocimiento internacional, los estudiantes tienen previsto migrar su sistema a Amazon Web Services (AWS), una plataforma de servicios informáticos en la nube.
El objetivo es convertir el modelo en una aplicación que los terapeutas puedan utilizar durante sus sesiones para recibir retroalimentación y un puntaje generado mediante el análisis de diferentes cuestionarios.
La información difundida por la BUAP no establece una fecha para el lanzamiento de la aplicación ni precisa si ya cuenta con pruebas clínicas para su uso fuera de la competencia.
El desarrollo se encuentra así ante una nueva etapa: pasar de las pruebas académicas con transcripciones de conversaciones a una herramienta destinada a apoyar el trabajo de profesionales de la salud mental.
El primer lugar en España reconoció su capacidad de detección temprana bajo las condiciones del concurso; el siguiente desafío será demostrar su utilidad en la práctica terapéutica.
