Archivo - Manos sosteniendo papel tormenta cerebral, salud mental, depresión, concepto de ataque de pánico - SEWCREAMSTUDIO/ ISTOCK - Archivo
MADRID, 16 Ene. (EUROPA PRESS) -
La inteligencia artificial (IA) promete revolucionar la manera en que entendemos y tratamos los problemas de salud mental. Desde analizar patrones de habla hasta detectar señales de estrés mediante dispositivos portátiles, la tecnología abre posibilidades que antes parecían imposibles. Pero junto a estas oportunidades surgen preguntas cruciales: ¿cómo garantizar que la IA sea segura, empática y realmente útil para cada paciente?
Expertos en Alemania y Reino Unido analizan cómo integrar la IA en la salud mental sin perder de vista lo más importante: las personas. La clave, según ellos, está en un enfoque centrado en el paciente, que proteja la privacidad, reduzca desigualdades y complemente, en lugar de sustituir, la atención profesional.
CUANDO LA TECNOLOGÍA DEBE PONERSE AL SERVICIO DEL PACIENTE
En una reseña publicada en 'Science', Nils Opel del Charité-Universitätsmedizin Berlin (Alemania) y Michael Breakspear de la Universidad de Newcastle (Reino Unido) analizan cómo la inteligencia artificial (IA) puede integrarse de forma responsable y eficaz en la atención de la salud mental, dados los singulares desafíos clínicos, éticos y sociales de este campo.
"Resulta tentador dejarse cegar o desconcertar por el atractivo tecnológico de la IA y sus logros sobrehumanos", escriben los autores. "Sugerimos que las oportunidades y contradicciones de la IA pueden conciliarse evitando este atractivo centrado en la tecnología y, en su lugar, adoptando un enfoque centrado en el ser humano".
Los recientes avances en aprendizaje automático, análisis del lenguaje, sensores digitales y grandes modelos lingüísticos han suscitado la esperanza de que la IA pueda mejorar el diagnóstico, la monitorización y el tratamiento de los trastornos de salud mental, así como ampliar el acceso a la atención, en particular para las poblaciones marginadas.
Sin embargo, según Opel y Breakspear, el uso de la IA en la atención de la salud mental presenta desafíos singulares. En esta revisión, Opel y Breakspear analizan estos desafíos y las formas en que los sistemas y herramientas de IA podrían implementarse de manera exitosa y responsable para mejorar y quizás personalizar la atención de la salud mental en toda la experiencia del paciente.
IA QUE OBSERVA PATRONES DE HABLA, GESTOS Y SEÑALES DEL CUERPO
La adopción generalizada de la IA en la atención de la salud mental ha sido lenta debido a que muchos diagnósticos se basan principalmente en síntomas subjetivos y comportamientos observados, en lugar de pruebas biológicas claras, y a menudo no predicen los resultados de forma fiable. Además, existen preocupaciones relacionadas con el sesgo en los datos de entrenamiento, la privacidad y la capacidad de los sistemas de IA para brindar atención segura y empática a poblaciones diversas.
Estos temores se ven reforzados por varios incidentes de alto perfil en los que la IA conversacional incita a usuarios sensibles a autolesiones o comportamientos imprudentes. Sin embargo, por otro lado, la IA podría ayudar a abordar los desafíos de la salud mental mediante nuevos enfoques para el análisis de datos grandes y complejos, como patrones de habla, expresiones faciales, señales de dispositivos portátiles y mediciones cerebrales o moleculares. Esto podría abrir la puerta a una atención más personalizada y, potencialmente, a nuevas formas de definir o identificar las enfermedades mentales.
Asimismo, Opel y Breakspear señalan que el creciente papel de la IA plantea importantes preguntas sobre cómo debería utilizarse en el trabajo diario de los profesionales clínicos, especialmente en áreas sensibles como la privacidad del paciente, la evaluación de riesgos y las decisiones de tratamiento.
Si bien la IA tiene un potencial transformador, los autores sostienen que, dada la naturaleza profundamente personal de la salud mental y el estigma que a menudo la rodea, los sistemas de IA centrados en el paciente deben diseñarse para proteger la privacidad y reducir las desigualdades, con una supervisión coordinada entre la ciencia, la medicina, la ética y el empoderamiento de las patentes.
