Aplicación de inteligencia artificial para la prevención de intentos de suicidio en Bogotá

Abstract

Este estudio explora el uso de inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para la prevención de intentos de suicidio en Bogotá mediante el análisis de publicaciones en redes sociales. Se identifican factores de riesgo suicida, se analizan datos de salud pública y se desarrollan modelos predictivos basados en machine learning para detectar patrones de ideación suicida. La investigación destaca la relevancia de la intervención temprana y el uso de herramientas tecnológicas avanzadas para mejorar la detección y respuesta ante casos de alto riesgo, contribuyendo significativamente a la salud mental en la ciudad y brindando nuevas estrategias para su prevención.

This study explores the use of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) for the prevention of suicide attempts in Bogotá by analyzing posts on social media. It identifies suicide risk factors, analyzes public health data, and develops predictive models based on machine learning to detect patterns of suicidal ideation. The research highlights the importance of early intervention and the use of advanced technological tools to improve detection and response to high-risk cases, significantly contributing to mental health in the city and providing new strategies for its prevention.