Áreas de investigación

NEURONAPIS lleva a cabo investigación interdisciplinaria en la intersección de la neurociencia aplicada, la psicofarmacología, la salud mental y la inteligencia computacional. Nuestras investigaciones científicas buscan profundizar en la comprensión de los mecanismos neurobiológicos y psicosociales que subyacen a los trastornos psiquiátricos —con especial énfasis en la depresión y la ansiedad— mediante enfoques innovadores que combinan métodos clínicos, ciencia de datos y principios éticos.

Neurociencia aplicada a la salud mental y al comportamiento.

Investigación de los mecanismos neuronales y bioconductuales del sufrimiento psicológico,
con especial énfasis en la depresión, la ansiedad y sus correlatos cognitivos y afectivos.

Esta línea de investigación abarca estudios sobre regulación emocional, neuroplasticidad, circuitos del estrés e intervenciones terapéuticas basadas en evidencia clínica y traslacional,
con el objetivo de generar conocimiento aplicable a la mejora de la salud mental y al desarrollo de terapias innovadoras.

Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Modelos Computacionales

Aplicación de inteligencia artificial interpretable, ciencia de datos biomédicos y modelado computacional en el desarrollo de tecnologías centradas en la salud mental.

Esta línea de investigación abarca el diseño de sistemas inteligentes para el análisis sintomático, el apoyo clínico, la detección predictiva de trastornos y la personalización terapéutica, basados en criterios éticos, solidez técnica e impacto clínico real.

Inteligencia artificial ética, neurotecnología y regulación de interfaces

Desarrollo y análisis crítico de sistemas neurodigitales, algoritmos cognitivos e interfaces cerebro-dispositivo, con especial atención a la inteligencia artificial ética, la neurotecnología traslacional y sus repercusiones sociales, éticas y regulatorias.

Esta línea integra estudios de neuroética, interpretación algorítmica, privacidad cognitiva y regulación de tecnologías emergentes, anticipándose a los dilemas contemporáneos de la integración mente-máquina y contribuyendo a futuros modelos de gobernanza en salud mental digital.

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