Un nuevo marco de IA Explicable utiliza datos conductuales estructurados y características de emociones faciales para detectar signos tempranos de depresión y ansiedad relacionadas con la carrera en estudiantes universitarios. El modelo, evaluado en datos de estudiantes pakistaníes, alcanza una puntuación F1 del 89.12% e identifica marcadores clave como la evitación de la mirada directa y el aislamiento social, alineándose con la teoría psicológica.