Cómo la inteligencia artificial ayuda en la salud mental

Los profesionales de la salud mental, terapeutas e investigadores están cada vez más que la inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta poderosa en la provisión de atención médica mental. Como cubriré en este artículo, un creciente cuerpo de evidencia sugiere que la IA puede ayudar con el diagnóstico de enfermedades, el desarrollo de terapias y permitir enfoques y tratamientos más personalizados.

IA en la salud mental: oportunidades y desafíos en el desarrollo de terapias digitales inteligentes

Desde el inicio de la pandemia de Covid-19 hace tres años, más personas que nunca han estado buscando ayuda para problemas de salud mental, incluyendo depresión y ansiedad. Es un hecho trágico que el suicidio sea ahora la cuarta causa principal de muerte entre los jóvenes de 15 a 29 años en todo el entorno. Esto inevitablemente está generando una presión creciente en los servicios de atención médica y terapéuticos, que se han vuelto cada vez más difíciles de acceder para muchas personas. ¿Podría la tecnología inteligente y basada en el aprendizaje automático ser parte de la solución, reduciendo posiblemente la necesidad de que los pacientes reciban medicamentos o que se les restrinja su libertad mediante el internamiento en hospitales de salud mental?

Veamos algunas de las formas en que esta tecnología revolucionaria ya se está utilizando para cambiar vidas y mejorar los resultados de los pacientes para una variedad de enfermedades mentales.

Terapeutas de IA

¿Te sentirías más cómodo hablando con un robot que con un humano cuando se trata de desahogar tus sentimientos más profundos y personales?

Los chatbots se utilizan cada vez más para ofrecer consejos y una línea de comunicación para los pacientes de salud mental durante su tratamiento. Pueden ayudar a lidiar con los síntomas, así como buscar palabras clave que podrían desencadenar una derivación y un contacto directo con un profesional de salud mental humano.

Un ejemplo de un chatbot terapéutico como este es Woebot, un chatbot que aprende a adaptarse a la personalidad de sus usuarios y es capaz de guiarlos a través de varias terapias y ejercicios de conversación comúnmente utilizados para ayudar a los pacientes a aprender a lidiar con diversas condiciones.

Otro chatbot, Tess, ofrece apoyo emocional gratuito las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y se puede utilizar para ayudar a lidiar con la ansiedad y los ataques de pánico cuando ocurran.

Dispositivos portátiles

En lugar de esperar a que un usuario interactúe con ellos a través de una aplicación, algunas soluciones de salud mental basadas en IA funcionan como dispositivos portátiles que pueden interpretar señales corporales utilizando sensores y ofrecer ayuda cuando sea necesario.

Biobeat recopila información sobre los patrones de sueño, la actividad física y las variaciones en la frecuencia cardíaca y el ritmo que se utilizan para evaluar el estado de ánimo y el estado cognitivo del usuario. Estos datos se comparan con datos agregados y anonimizados de otros usuarios para proporcionar advertencias predictivas cuando sea necesario intervenir. Los usuarios pueden realizar ajustes en su comportamiento o buscar ayuda de los servicios de atención médica cuando lo consideren necesario.

Diagnóstico y predicción de resultados del paciente

La IA también se puede utilizar para analizar datos médicos del paciente, datos de comportamiento, grabaciones de voz recopiladas de llamadas telefónicas a servicios de intervención y numerosas otras fuentes de datos, utilizando el aprendizaje automático para detectar señales de advertencia de problemas mentales antes de que progresen a una etapa aguda.

Una revisión agregada de estudios en los que se utilizó IA para analizar diversas fuentes de datos, realizada por IBM y la Universidad de California, encontró que el aprendizaje automático podría predecir y clasificar problemas de salud mental, incluyendo pensamientos suicidas, depresión y esquizofrenia, con alta precisión. Las fuentes de datos utilizadas en los 28 estudios revisados incluían registros electrónicos de salud, datos de imágenes cerebrales, datos tomados de sistemas de monitoreo de teléfonos inteligentes y video, y datos de redes sociales.

Además, investigadores del Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt encontraron que los datos de admisión hospitalaria, los datos demográficos y los datos clínicos se pueden analizar con IA para predecir si una persona se quitará la vida con un 80% de precisión.

Otro proyecto enfocado en utilizar la IA para predecir problemas de salud mental se está llevando a cabo en el Instituto Alan Turing. Aquí, los investigadores están investigando formas de utilizar conjuntos de datos a gran escala de personas que no han mostrado síntomas de problemas de salud mental para predecir cuáles de ellas es probable que desarrollen síntomas durante sus vidas.

También se ha utilizado la IA para predecir casos en los que los pacientes son más propensos a responder a la terapia cognitivo-conductual (TCC) y, por lo tanto, es menos probable que requieran medicación. Como los medicamentos antidepresivos y antipsicóticos pueden tener efectos secundarios que limitan la vida, esto tiene el potencial de mejorar enormemente los resultados de los pacientes. Una investigación publicada en JAMA Psychology encontró que el aprendizaje profundo se puede utilizar para validar la efectividad de la TCC como método de tratamiento, lo que reduce potencialmente la necesidad de recetar medicamentos a algunos pacientes.

Mejora del cumplimiento del paciente

Uno de los mayores desafíos para tratar las enfermedades mentales es asegurarse de que los pacientes cumplan con los tratamientos recetados, incluyendo tomar medicamentos y asistir a sesiones de terapia.

La IA se puede utilizar para predecir cuándo es probable que un paciente deje de cumplir y emitir recordatorios o alertar a sus proveedores de atención médica para permitir intervenciones manuales. Esto se puede hacer a través de chatbots como los mencionados anteriormente o mediante mensajes de texto, llamadas telefónicas automáticas y correos electrónicos. Los algoritmos también pueden identificar patrones de comportamiento o eventos en la vida de los pacientes que probablemente desencadenen el incumplimiento. Esta información luego se puede transmitir a los trabajadores de la salud que pueden trabajar con el paciente para desarrollar métodos para evitar o contrarrestar estos obstáculos.

Tratamientos personalizados

Un área de investigación muy emocionante implica aprovechar la IA para crear tratamientos personalizados para una serie de enfermedades mentales. La IA se ha utilizado para monitorear los síntomas y las reacciones al tratamiento para proporcionar información que se puede utilizar para ajustar los planes de tratamiento individuales. Un proyecto de investigación realizado en la Universidad de California, Davis, se centró en crear planes de tratamiento personalizados para niños que sufren de esquizofrenia basados en el análisis de imágenes cerebrales mediante visión por computadora. Un elemento importante de la investigación es el enfoque en la ia explicativa - los algoritmos deben ser comprensibles para los médicos que no son profesionales de la IA.

Desafíos en el uso de la IA en el tratamiento de salud mental

Como hemos mostrado, se cree ampliamente que la IA tiene el potencial de ser muy beneficiosa en términos de predecir problemas de salud mental, crear planes de tratamiento personalizados y garantizar el cumplimiento. Sin embargo, también plantea desafíos específicos que requieren cooperación entre los investigadores de IA y los profesionales de la salud para superar.

En primer lugar, está el problema del sesgo de la IA, lo que significa que las inexactitudes o desequilibrios en los conjuntos de datos utilizados para entrenar los algoritmos podrían perpetuar predicciones poco confiables o perpetuar prejuicios sociales. Por ejemplo, cuando se sabe que los problemas de salud mental son más propensos a no ser diagnosticados entre los grupos étnicos con menor acceso a la atención médica, los algoritmos que dependen de estos datos también pueden ser menos precisos para diagnosticar esos problemas. Los ingenieros de IA y los profesionales de la salud mental deben trabajar juntos para implementar controles y equilibrios para contrarrestar estos sesgos o eliminar datos sesgados antes de que afecten la salida de los algoritmos.

También debemos tener en cuenta que el diagnóstico de problemas de salud mental a menudo requiere un juicio más subjetivo por parte de los clínicos en comparación con el diagnóstico de condiciones físicas. Lo mismo ocurre con las máquinas a las que se les pide que realicen el diagnóstico. Las decisiones deben basarse en los sentimientos y experiencias autoinformadas de los pacientes en lugar de en datos de pruebas médicas. Esto potencialmente conduce a más incertidumbre en el diagnóstico y la necesidad de un monitoreo y seguimiento cuidadosos para garantizar los mejores resultados para los pacientes.

Un informe de la Organización Mundial de la Salud sobre los desafíos en el uso de la IA en el tratamiento e investigación de la salud mental encontró recientemente que todavía existen brechas significativas en nuestra comprensión de cómo se aplica la IA en la atención médica mental, así como fallas en cómo las aplicaciones de atención médica de IA existentes procesan datos y una evaluación insuficiente de los riesgos en torno al sesgo, como se discutió anteriormente.

En general, hay señales prometedoras de que la IA tiene el potencial de tener un impacto positivo en muchas áreas de la atención médica mental. Al mismo tiempo, está claro que se debe avanzar con cuidado y que los modelos y metodologías deben evaluarse a fondo en busca de riesgos de sesgo antes de permitir su uso en situaciones en las que podrían afectar la vida humana. A medida que nuestra comprensión y capacidad para implementar soluciones de IA continúen mejorando, creo que gradualmente podremos construir un caso más sólido para implementar un uso más generalizado de estas tecnologías potencialmente innovadoras. En general, tengo la esperanza de que eventualmente conduzca a mejores resultados para enfermedades que actualmente son muy difíciles de tratar y ayude a aliviar el impacto devastador que los problemas de salud mental a menudo tienen en la vida de los pacientes.

Consultas habituales

• ¿Qué es la inteligencia artificial?
• ¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar en el diagnóstico de enfermedades mentales?
• ¿Qué son los chatbots terapéuticos?
• ¿Cómo funcionan los dispositivos portátiles en la salud mental?
• ¿Qué tipo de datos se utilizan en el análisis de la inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades mentales?
• ¿Cuáles son los desafíos al utilizar la inteligencia artificial en el tratamiento de salud mental?

Tabla de contenido

• Introducción
• IA en la salud mental: oportunidades y desafíos en el desarrollo de terapias digitales inteligentes
• Terapeutas de IA
• Dispositivos portátiles
• Diagnóstico y predicción de resultados del paciente
• Mejora del cumplimiento del paciente
• Tratamientos personalizados
• Desafíos en el uso de la IA en el tratamiento de salud mental
• Consultas habituales
• Conclusiones

Para mantenerte al tanto de las últimas tendencias empresariales y tecnológicas, asegúrate de suscribirte a mi boletín informativo, seguirme en Twitter, LinkedIn y YouTube, y consultar mis libros Future Skills: The 20 Skills and Competencies Everyone Needs to Succeed in a Digital World y The Future Internet: How the Metaverse, Web 0, and Blockchain Will Transform Business and Society.

Si quieres conocer otras notas parecidas a Cómo la inteligencia artificial ayuda en la salud mental puedes visitar la categoría Inteligencia.