Este artículo aborda el grave problema de salud mundial que supone la sobredosis de drogas debido al uso indebido de opioides, analgésicos y fármacos psiquiátricos. Para superar las limitaciones de los métodos de investigación existentes, utilizamos información en tiempo real sobre el consumo de drogas y los síntomas de sobredosis, obtenida a través de redes sociales. El objetivo principal es proponer un marco de PLN basado en IA basado en datos de redes sociales y aplicar modelos de aprendizaje automático (ML) tradicionales, redes neuronales y modelos avanzados basados en transformadores para detectar síntomas de sobredosis de drogas y relacionados mediante una estrategia de anotación híbrida que utiliza LLM y anotadores humanos. Como resultado, logramos una precisión del 98 % en la clasificación multiclase y del 97 % en la clasificación multietiqueta, lo que supone un rendimiento hasta un 8 % superior al del modelo base. Esto demuestra el potencial de la IA para respaldar la vigilancia de la salud pública y las estrategias de intervención personalizadas.
