El suicidio es una preocupación creciente para la salud pública.En Canadá, 4.000 personas mueren por suicidio cada año — es decir, 10 personas al día.
Por cada una de estas muertes por suicidio, cinco personas son hospitalizadas tras autolesionarse, se producen entre 25 y 30 intentos de suicidio y entre siete y diez personas se ven afectadas por cada tragedia, según un análisis de la Agencia de Salud Pública de Canadá.
Las tasas de suicidio son más altas entre ciertos grupos, como los pueblos indígenas, los inmigrantes y refugiados, las personas encarceladas y la comunidad de lesbianas, gais, bisexuales, transgénero e intersexuales (LGBTI)— y están aumentando.
Los efectos del suicidio se hacen sentir ampliamente. La Comisión de Tránsito de Toronto (TTC) informó recientemente de un aumento de los suicidios en el transporte público a finales de 2017, con ocho intentos solo en diciembre, y un aumento correspondiente de las bajas por estrés entre los empleados de la TTC, debido al impacto que esto tuvo en el personal.
¿Podría la inteligencia artificial (IA), o la inteligencia que demuestran las máquinas, ayudar a prevenir estas muertes?
Como investigadores en psiquiatría de la Red Canadiense de Integración de Biomarcadores para la Depresión, estamos recopilando datos clínicos y biológicos durante las intervenciones terapéuticas para personas con depresión mayor. Estamos explorando indicios tempranos de cambios en la conducta y el estado de ánimo mediante tecnologías móviles de salud.
Uno de nuestros objetivos es identificar predictores tempranos de recaídas y del aumento del riesgo de conducta suicida.
Aquí examinamos otras aplicaciones prometedoras de la IA para prevenir el suicidio y señalamos los obstáculos que existen en este campo.
La IA predice las tasas de suicidio
A principios de 2018, la Agencia de Salud Pública de Canadá anunció un proyecto piloto con Advanced Symbolics, una empresa de IA con sede en Ottawa que predijo con éxito el Brexit, la presidencia de Trump y los resultados de las elecciones canadienses de 2015.
El proyecto investigará y predecirá las tasas regionales de suicidio mediante el análisis de patrones en las publicaciones de las redes sociales canadienses — incluido el contenido relacionado con el suicidio, aunque no se recopilará la identidad de los usuarios.
El programa no identificará casos de alto riesgo ni intervendrá a nivel individual. En cambio, los resultados se utilizarán para orientar la planificación de los recursos de salud mental.
Facebook alerta a los servicios de emergencia
En 2011, Facebook desarrolló un sistema manual para denunciar suicidios, en el que los usuarios podían subir capturas de pantalla de contenido relacionado con el suicidio para que fueran revisadas.
En 2015, el sistema permitió a los usuarios «marcar» contenido preocupante, lo que llevaba al personal de Facebook a revisar la publicación y responder con recursos de apoyo.
A raíz del éxito de la herramienta, Facebook ha comenzado a ampliar sus capacidades de IA para detectar automáticamente contenido relacionado con el suicidio y alertar a los servicios locales de emergencia. También hay más opciones de idiomas y una extensión a Instagram.
Los chatbots ofrecen terapia para la depresión
La IA se utiliza en la atención sanitaria desde la década de 1990 para mejorar la detección de enfermedades y diversos indicadores de bienestar.
En el ámbito de la salud mental, la IA ha mejorado la rapidez y la precisión de los diagnósticos y ha aplicado «árboles de decisión» para orientar la elección del tratamiento.
Un nuevo enfoque de la «terapia» consiste en bots conversacionales (o chatbots), programas informáticos diseñados para simular una conversación similar a la humana mediante respuestas de voz o texto.
Los chatbots pueden ofrecer intervenciones psicológicas para la depresión y la ansiedad basadas en la terapia cognitivo-conductual (TCC). Como responden de forma particular al diálogo que se les presenta, pueden adaptar las intervenciones al estado emocional y las necesidades clínicas de cada paciente. Se considera que estos modelos son bastante fáciles de usar, y las respuestas del propio chatbot, adaptadas a cada usuario, han recibido buenas valoraciones.
Se está incorporando tecnología similar a los teléfonos inteligentes para que los asistentes de voz, como Siri del iPhone, reconozcan y respondan a las preocupaciones de los usuarios sobre su salud mental con información adecuada y recursos de apoyo. Sin embargo, esta tecnología no se considera fiable y aún está en sus primeras etapas. Otras aplicaciones para teléfonos inteligentes incluso utilizan juegos para mejorar la educación sobre la atención a la salud mental.
La tecnología de IA también se ha integrado en la gestión del suicidio para mejorar la atención al paciente en otros ámbitos. Se ha demostrado que las herramientas de evaluación de IA predicen el riesgo de suicidio a corto plazo y hacen recomendaciones de tratamiento tan buenas como las de los profesionales clínicos. Las herramientas también cuentan con una buena valoración por parte de los pacientes.
Los modelos de IA predicen el riesgo individual
La evaluación y gestión actuales del riesgo de suicidio siguen siendo muy subjetivas. Para mejorar los resultados, hacen falta estrategias de IA más objetivas. Entre las aplicaciones prometedoras figuran la predicción del riesgo de suicidio y la gestión clínica.
El suicidio está influido por diversos factores psicosociales, biológicos, ambientales, económicos y culturales. La IA puede utilizarse para explorar la relación entre estos factores y los resultados relacionados con el suicidio.
La IA también puede modelar el efecto combinado de varios factores sobre el suicidio y utilizar esos modelos para predecir el riesgo individual.
Por ejemplo, investigadores de la Universidad Vanderbilt diseñaron recientemente un modelo de IA que predijo el riesgo de suicidio a partir de historias clínicas electrónicas, con una precisión del 84 al 92 % durante la semana posterior a un episodio suicida y del 80 al 86 % en un plazo de dos años.
Avanzar con cautela
A medida que avanza el campo de la prevención del suicidio mediante inteligencia artificial, hay varios obstáculos potenciales que deben abordarse:
Privacidad: La legislación de protección deberá ampliarse para incluir los riesgos asociados a la IA, en particular la recopilación, el almacenamiento, la transferencia y el uso de información sanitaria confidencial.
Precisión: Deberá confirmarse la precisión de la IA para determinar correctamente la intención suicida, en particular en lo relativo a sesgos o errores del sistema, antes de clasificar a una persona como de riesgo alto (en lugar de bajo).
Seguridad: Es esencial garantizar que los programas de IA puedan responder adecuadamente a las personas con tendencias suicidas, para no empeorar su estado emocional ni facilitar accidentalmente la planificación de un suicidio.
Responsabilidad: Se necesitan protocolos de respuesta que indiquen cómo gestionar adecuadamente los casos de alto riesgo señalados por la tecnología de IA y qué hacer si las evaluaciones de riesgo de la IA difieren de la opinión clínica.
Falta de comprensión: Entre los usuarios clave existe una laguna de conocimientos sobre cómo encaja la tecnología de IA en la prevención del suicidio. Hace falta más educación sobre el tema para abordar esta carencia.
En general, la tecnología de IA ha llegado para quedarse en muchos ámbitos de la atención sanitaria, incluidos el cribado del suicidio y la prestación de intervenciones.
