Los profesionales de la salud mental utilizan la inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión de los diagnósticos y los tratamientos.
Los terapeutas recurren a la IA para hacer frente a la sobrecarga de trabajo.
El 84 % de los psicólogos ha observado un aumento de la demanda de tratamientos para la ansiedad.
La tecnología ayuda a controlar la calidad de los tratamientos y a formar a los terapeutas.
Tras verse trastocado por una pandemia mundial, el sector sanitario busca nuevas formas de adaptarse con rapidez y seguridad. Para muchos, la tecnología ha sido clave.
En el ámbito de la salud mental, el 84 % de los psicólogos que tratan trastornos de ansiedad afirma que ha habido un aumento de la demanda de tratamiento desde el inicio de la pandemia, según una encuesta de la Asociación Estadounidense de Psicología. La cifra supera el 74 % registrado un año antes.
Ya se utiliza en muchos sectores, y cada vez está más claro que la IA en los servicios de salud mental podría suponer un cambio radical a la hora de ofrecer planes de tratamiento más eficaces y personalizados. La tecnología no solo permite conocer mejor las necesidades de los pacientes, sino que también ayuda a desarrollar técnicas y programas de formación para terapeutas.
Estas son cuatro formas en que la IA ha mejorado la terapia de salud mental.
1. Mantener altos estándares en la terapia mediante el control de calidad
Ante el aumento de la demanda de servicios y la sobrecarga de trabajo, algunas clínicas de salud mental están explorando formas automatizadas de supervisar el control de calidad entre los terapeutas.
La clínica de salud mental Ieso utiliza IA para analizar el lenguaje empleado en sus sesiones de terapia mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), una técnica con la que las máquinas procesan transcripciones. La clínica busca ofrecer a los terapeutas una mejor comprensión de su trabajo para garantizar una atención de alta calidad y ayudar a los profesionales en formación a mejorar.
Las empresas tecnológicas han tomado nota y ofrecen a las clínicas herramientas para comprender mejor las palabras que intercambian terapeutas y pacientes. En el Reino Unido y Estados Unidos, la empresa de software Lyssn proporciona a clínicas y universidades una tecnología diseñada para mejorar el control de calidad y la formación.
2. Afinar los diagnósticos y asignar al terapeuta adecuado
La IA ayuda a los médicos a detectar antes las enfermedades mentales y a tomar decisiones más acertadas sobre los planes de tratamiento.
Los investigadores creen que pueden aprovechar los datos de sesiones de terapia más exitosas para ayudar a asignar a los posibles pacientes los terapeutas adecuados y determinar qué tipo de terapia funcionaría mejor para cada persona.
«Creo que por fin obtendremos más respuestas sobre qué técnicas de tratamiento funcionan mejor para cada combinación de síntomas», declaró Jennifer Wild, psicóloga clínica de la Universidad de Oxford, a MIT Technology Review.
Además, la investigación con IA puede afinar los diagnósticos de los pacientes y clasificarlos en distintos subgrupos según su afección para ayudar a los médicos a personalizar el tratamiento.
Con la tecnología de IA, los terapeutas pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar antecedentes familiares, comportamientos de los pacientes y respuestas a tratamientos anteriores, y así realizar diagnósticos más precisos y tomar decisiones mejor fundamentadas sobre el tratamiento y la elección del terapeuta.
El aprendizaje automático —una forma de IA que utiliza algoritmos para tomar decisiones— también se está empleando para identificar formas de trastorno de estrés postraumático (TEPT) en veteranos.
3. Supervisar la evolución del paciente y modificar el tratamiento cuando sea necesario
Una vez asignado un terapeuta, es necesario supervisar la evolución del paciente y hacer un seguimiento de sus mejoras. La IA puede ayudar a determinar cuándo hay que cambiar el tratamiento o si ha llegado el momento de buscar otro terapeuta.
Por ejemplo, Lyssn utiliza un algoritmo para analizar las intervenciones de terapeutas y pacientes y revelar cuánto tiempo de una sesión se dedica a una terapia constructiva y cuánto a una charla informal, con el fin de introducir mejoras.
El equipo de Ieso también analiza las intervenciones durante las sesiones, centrándose únicamente en los pacientes y no en los terapeutas. En un reciente artículo, el equipo identificó respuestas de «habla de cambio activa» expresadas por los pacientes, como «Ya no quiero vivir así», y también respuestas de «exploración del cambio», en las que el paciente reflexiona sobre cómo avanzar y hacer un cambio.
El equipo señaló que no escuchar afirmaciones de este tipo durante el tratamiento sería una señal de alerta de que la terapia no estaba funcionando. Las transcripciones generadas por IA también pueden permitir investigar el lenguaje que utilizan los terapeutas exitosos para que sus pacientes hagan ese tipo de afirmaciones y formar a otros terapeutas en este ámbito.
4. Respaldar la terapia cognitivo-conductual (TCC) frente a la medicación
Ha aumentado el uso de medicamentos para tratar problemas de salud mental como la depresión. El número de pacientes de Inglaterra a quienes se recetaron antidepresivos en el tercer trimestre de 2020-2021 aumentó un 23 % con respecto al mismo trimestre de 2015-2016, según el NHS.
Sin embargo, el Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención del Reino Unido (NICE) actualizó recientemente sus directrices para fomentar el uso de la TCC antes de recurrir a medicamentos en casos de depresión leve.
Según investigadores de Ieso, la IA puede ayudar a validar la TCC como tratamiento. En un artículo publicado en JAMA Psychiatry, utilizaron IA para distinguir frases empleadas en conversaciones entre terapeutas y pacientes.
La TCC busca identificar patrones de pensamiento negativos y encontrar formas de romperlos, por lo que los terapeutas utilizan afirmaciones para hablar de métodos de cambio y de planificación para el futuro. Los investigadores concluyeron que una mayor proporción de conversaciones sobre TCC en las sesiones, frente a la charla general, se correlacionaba con mejores tasas de recuperación.
Mejoras fuera de la clínica
Otra vía por la que la IA está mejorando la terapia de salud mental son las tecnologías ponibles.
Junto con las sesiones en la clínica, los terapeutas utilizan tecnologías como Fitbit para determinar cómo mejorar el tratamiento. Por ejemplo, los proveedores de atención de salud mental pueden supervisar los patrones de sueño de un paciente con Fitbit, en lugar de depender de que este informe con precisión sobre ellos.
La eficacia a largo plazo de la IA en la terapia de salud mental aún no se ha evaluado exhaustivamente, pero los primeros resultados parecen prometedores.
Aunque el uso de la IA en el ecosistema de la salud mental ofrece oportunidades para mejorar los sistemas, también abre la posibilidad de un uso indebido y de malos tratos. Para protegerse frente a este riesgo, el Foro Económico Mundial puso en marcha un conjunto de herramientas para proporcionar a gobiernos, organismos reguladores y entidades de verificación independientes los medios para desarrollar y adoptar normas y políticas que aborden las inquietudes éticas relacionadas con el uso de tecnologías disruptivas en la salud mental.
«En salud mental, la confianza implica algo más que mitigar los riesgos de usos poco éticos y maliciosos: consiste en trabajar con las comunidades para actuar de forma responsable», escribieron en un informe Stephanie Allen, de Deloitte, y Arnaud Bernaert, director de Salud Global y Atención Sanitaria del Foro. «Este es el comienzo de ese camino —que no será fácil—, y tenemos un imperativo médico, moral y económico claro de hacerlo mejor».
