Alfredo Navarrete Montes y Alejandro Amador Lagunes desarrollaron un sistema de IA para detectar de manera temprana posibles trastornos emocionales, como depresión y ansiedad. Estudiantes de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) obtuvieron el primer lugar en la categoría Task 1 Detección temprana del concurso internacional MentalRiskES 2026, gracias a un proyecto de inteligencia artificial (IA) enfocado en el análisis de conversaciones entre pacientes y psicólogos durante sesiones de terapia.
Los ganadores fueron Alfredo Navarrete Montes y Alejandro Amador Lagunes, alumnos de noveno semestre de Ingeniería en Tecnologías de la Información, adscritos a la Facultad de Ciencias de la Computación (FCC).
La competencia fue organizada por el Foro de Evaluación de Lenguas Ibéricas 2026 (IberLEF), en colaboración con el Congreso Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN), y se llevó a cabo en la Universidad de León, España.
Desarrollan sistema para detectar depresión y ansiedad
El proyecto consiste en un sistema basado en inteligencia artificial capaz de analizar transcripciones de conversaciones reales entre pacientes y terapeutas, con el objetivo de identificar posibles trastornos emocionales con la menor cantidad de información y en el menor tiempo posible.
“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 Alfredo Navarrete Montes.
La investigación fue asesorada por el doctor Luis Yael Méndez Sánchez, académico de la Facultad de Ciencias de la Computación de la BUAP.
Además, el trabajo será publicado en CEUR Workshop Proceedings, una plataforma de acceso abierto y gratuito especializada en la difusión de investigaciones relacionadas con la informática y las ciencias de la información.
Sistema fue evaluado con 82 rondas de conversación
Durante el certamen, los estudiantes probaron su herramienta en un servidor de la Universidad de León, donde el sistema fue evaluado con información correspondiente a 10 pacientes diferentes y un total de 82 rondas de conversación.
Cada ronda consistió en una pregunta formulada por el terapeuta y la respuesta del paciente. En conjunto, las 82 rondas representaron la conversación completa de una sesión de terapia.
De acuerdo con los participantes, el sistema completó las evaluaciones sin registrar errores durante la competencia, lo que contribuyó al desempeño de su propuesta frente a los demás proyectos participantes.
Investigación destaca por su bajo consumo energético
Otro de los aspectos que distinguió el desarrollo de los universitarios fue su eficiencia energética, pues registró el menor consumo de energía de toda la competencia.
Los estudiantes señalaron que su sistema generó una huella de carbono de apenas 22 gramos de dióxido de carbono (CO₂), una cifra que compararon con las emisiones asociadas al intercambio de dos correos electrónicos.
Este resultado destaca la posibilidad de desarrollar herramientas de inteligencia artificial que, además de ofrecer aplicaciones en el ámbito de la salud mental, mantengan un consumo energético reducido.
Buscan convertir el proyecto en una aplicación para terapeutas
Tras obtener el primer lugar, Alejandro Amador Lagunes expresó su entusiasmo por los resultados y por las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial en diferentes campos.
“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”, comentó.
Por su parte, Alfredo Navarrete Montes destacó que la experiencia también les permitió reconocer el nivel académico de la BUAP, al competir contra proyectos desarrollados por estudiantes de maestría y doctorado.
El siguiente paso de la investigación será migrar el sistema a Amazon Web Services (AWS), con la intención de transformarlo en una aplicación que pueda ser utilizada por terapeutas durante sus sesiones.
La herramienta buscará proporcionar retroalimentación y una puntuación a partir del análisis de diferentes cuestionarios, con el propósito de apoyar el trabajo de los profesionales de la salud mental mediante el uso de inteligencia artificial.
