La inteligencia artificial puede mejorar la atención de la salud mental y suplir la falta de personal

La inteligencia artificial podría ayudar a mejorar la atención de la salud mental, haciéndola más efectiva, además de abordar los problemas de personal que están a punto de afectar el campo de la salud mental en el transcurso de la próxima década. La inteligencia artificial puede derivar potencialmente patrones complejos de los datos, patrones que incluso los psiquiatras y clínicos capacitados tienen dificultades para ver. Además, según lo informado por Time, la inteligencia artificial podría ayudar a suplir la falta crítica de trabajadores de la salud mental, brindando apoyo a los pacientes fuera del tiempo que pasan con un clínico.

En el transcurso de los próximos cinco años, se predice que el sistema de salud mental de EE. UU. puede carecer de alrededor de 15,600 psiquiatras, según un estudio publicado por el Consejo Nacional para la Salud Conductual. Esto significa que el tiempo y los recursos de los clínicos y otros profesionales de la salud mental se verán extendidos. Incluso ahora, los clínicos suelen no pasar mucho tiempo con sus pacientes, ocasionalmente viendo a un paciente solo una vez cada pocos meses.

La inteligencia artificial ha hecho recientemente contribuciones enormes al campo médico, mejorando la precisión del diagnóstico, utilizando la visión por computadora para encontrar patrones oscuros en las imágenes médicas y diseñando mejores planes de tratamiento para los pacientes. Una de las formas en que la atención de la salud mental se diferencia de la atención de la salud física es que requiere un alto nivel de percepción y inteligencia emocional para diagnosticar y tratar a los pacientes, pero la inteligencia artificial aún podría tener un efecto beneficioso en el campo. El poder del aprendizaje automático para analizar los datos y extraer patrones, incluidos aquellos tan confusos y sutiles que los humanos encuentran difíciles de notar/interpretar, puede ayudar a los profesionales de la salud mental a tratar y apoyar a sus pacientes.

Técnicas avanzadas de análisis de datos pueden mejorar el diagnóstico de ciertas afecciones de salud mental como la enfermedad bipolar, y cuanto más rápido se realice el diagnóstico, más rápido se pueden poner a los pacientes en el curso de tratamiento adecuado. Más allá de esto, la inteligencia artificial puede ayudar a los clínicos de otras maneras, como permitir que los médicos interactúen con sus pacientes de forma remota o recopilar y analizar automáticamente los datos que se pueden utilizar para actualizar los planes de tratamiento.

Actualmente, existen algunas aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial para apoyar a las personas con afecciones de salud mental. Woebot, por ejemplo, es un chatbot que emplea principios derivados de la terapia cognitivo-conductual para ayudar a las personas a rastrear sus estados de ánimo y gestionar los patrones de pensamiento. Los próximos años podrían ver aplicaciones mucho más sofisticadas de la inteligencia artificial en el campo de la salud mental. Como explicó el Dr. Henry Nasrallah, un psiquiatra del Centro Médico de la Universidad de Cincinnati, hay métodos que se pueden utilizar para inferir el estado de salud mental de un paciente, como la falta de afectación del habla que a menudo se correlaciona con la depresión, o el uso de palabras desconectadas que se vincula a la esquizofrenia.

Los clínicos a menudo utilizan patrones de habla como este para diagnosticar a los pacientes, y los algoritmos de inteligencia artificial pueden potencialmente detectar patrones tan sutiles que las personas no los descubrirán. Recientemente, Peter Foltz, un profesor de investigación en la Universidad de Colorado Boulder, y sus colegas crearon una aplicación que hace que los pacientes realicen varios ejercicios verbales, recopilando datos sobre su tono y afectaciones mientras responden preguntas sobre su estado emocional y relatan historias. Luego, estos datos se analizan mediante un sistema de inteligencia artificial que compara los clips con sonidos de una población de pacientes más grande para descubrir posibles problemas de salud mental. Cuando se probó en una población de 225 individuos en dos ubicaciones diferentes, la aplicación funcionó al menos tan bien como los clínicos para detectar síntomas de trastornos o malestar de salud mental. Un reconocimiento de patrones similar también se puede realizar con lenguaje escrito, analizando la elección de palabras y el orden de uso de palabras.

Hay algunos obstáculos notables para crear herramientas de diagnóstico de salud mental basadas en inteligencia artificial. Uno de los problemas más grandes es que los clínicos y psiquiatras mismos a menudo no están de acuerdo sobre los criterios necesarios para hacer un diagnóstico, con enfermedades como la depresión basadas en una variedad de escalas y criterios. Otros problemas, como la fiabilidad cuestionable de los datos informados por los pacientes, también podrían obstaculizar los esfuerzos para diseñar herramientas de diagnóstico de inteligencia artificial. Incluso los investigadores de inteligencia artificial y salud mental enfatizan que sus herramientas no están destinadas a reemplazar a los psiquiatras humanos y reconocen sus limitaciones. Sin embargo, a medida que la recopilación de datos mejora y los modelos se vuelven más sofisticados, la confiabilidad de las herramientas de diagnóstico de salud mental basadas en inteligencia artificial puede aumentar. Finalmente, al automatizar muchos de los procesos que consumen tiempo que los clínicos deben manejar, las inteligencias artificiales pueden permitir que los proveedores de atención de la salud mental pasen más tiempo con los pacientes, un objetivo digno por sí solo.