Los chatbots de IA son prometedores pero limitados en la promoción del cambio de comportamiento saludable

En los últimos años, la industria de la salud ha presenciado un aumento significativo en el uso de chatbots basados en grandes modelos de lenguaje, o agentes conversacionales generativos. Estas herramientas impulsadas por IA se han utilizado para diversos fines, incluyendo la educación del paciente, la evaluación y el manejo. A medida que crece la popularidad de estos chatbots, investigadores del Laboratorio de Acción de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign han examinado más de cerca su potencial para promover el cambio de comportamiento saludable.

Michelle Bak, una estudiante de doctorado en ciencias de la información, y la profesora Jessie Chin publicaron recientemente sus hallazgos en la Asociación Americana de Informática Médica. Su estudio tuvo como objetivo determinar si los grandes modelos de lenguaje podrían identificar efectivamente los estados motivacionales de los usuarios y proporcionar información adecuada para apoyar su viaje hacia hábitos más saludables.

Diseño del estudio

Para evaluar las capacidades de los grandes modelos de lenguaje en la promoción del cambio de comportamiento, Bak y Chin diseñaron un estudio integral que involucró a tres modelos de chatbot prominentes: ChatGPT, Google Bard y Llama 2. Los investigadores crearon una serie de 25 escenarios, cada uno dirigido a necesidades de salud específicas, como baja actividad física, preocupaciones sobre la dieta y la nutrición, desafíos de salud mental, detección y diagnóstico de cáncer, enfermedades de transmisión sexual y dependencia de sustancias.

Los escenarios se elaboraron cuidadosamente para representar las cinco etapas motivacionales distintas del cambio de comportamiento:

1. Resistencia al cambio y falta de conciencia sobre el comportamiento problemático
2. Mayor conciencia del comportamiento problemático, pero ambivalencia sobre hacer cambios
3. Intención de tomar acción con pequeños pasos hacia el cambio
4. Iniciación del cambio de comportamiento con un compromiso de mantenerlo
5. Mantener con éxito el cambio de comportamiento durante seis meses con un compromiso de mantenerlo

Al evaluar las respuestas de los chatbots a cada escenario a lo largo de las diferentes etapas motivacionales, los investigadores buscaron determinar las fortalezas y debilidades de los grandes modelos de lenguaje en el apoyo a los usuarios a lo largo de su viaje de cambio de comportamiento.

¿Qué encontró el estudio?

El estudio reveló resultados prometedores y limitaciones significativas en la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para apoyar el cambio de comportamiento. Bak y Chin encontraron que los chatbots pueden identificar efectivamente los estados motivacionales y proporcionar información relevante cuando los usuarios tienen metas establecidas y un fuerte compromiso de tomar acción. Esto sugiere que las personas que ya están en las etapas más avanzadas del cambio de comportamiento, como aquellas que han iniciado cambios o han mantenido con éxito durante algún tiempo, pueden beneficiarse de la orientación y el apoyo proporcionados por estas herramientas impulsadas por IA.

Sin embargo, los investigadores también descubrieron que los grandes modelos de lenguaje luchan por reconocer las etapas iniciales de la motivación, particularmente cuando los usuarios son resistentes al cambio o ambivalentes sobre hacer modificaciones en su comportamiento. En estos casos, los chatbots no proporcionaron información adecuada para ayudar a los usuarios a evaluar su comportamiento problemático y sus consecuencias, así como a evaluar cómo su entorno influía en sus acciones. Por ejemplo, cuando se enfrentaron a un usuario que era resistente a aumentar su actividad física, los chatbots a menudo se limitaron a proporcionar información sobre unirse a un gimnasio en lugar de involucrar emocionalmente al usuario resaltando las consecuencias negativas de un estilo de vida sedentario.

Además, el estudio reveló que los grandes modelos de lenguaje no ofrecieron orientación suficiente sobre el uso de sistemas de recompensa para mantener la motivación o reducir los estímulos ambientales que podrían aumentar el riesgo de recaída, incluso para los usuarios que ya habían tomado medidas para cambiar su comportamiento. Bak señaló: “Los chatbots basados en grandes modelos de lenguaje proporcionan recursos sobre cómo obtener ayuda externa, como apoyo social. Carecen de información sobre cómo controlar el entorno para eliminar un estímulo que refuerza el comportamiento problemático”.

Implicaciones y futuras investigaciones

Los hallazgos de este estudio subrayan las limitaciones actuales de los grandes modelos de lenguaje en la comprensión de los estados motivacionales a partir de conversaciones en lenguaje natural. Chin explicó que estos modelos están entrenados para representar la relevancia del lenguaje de un usuario, pero luchan por diferenciar entre un usuario que considera el cambio pero aún es indeciso y otro que tiene una intención firme de actuar. Además, la similitud semántica en las consultas de los usuarios a lo largo de las diferentes etapas motivacionales hace que sea desafiante para los modelos identificar con precisión la disposición del usuario para el cambio basándose únicamente en su lenguaje.

A pesar de estas limitaciones, los investigadores creen que los chatbots basados en grandes modelos de lenguaje tienen el potencial de brindar un valioso apoyo cuando los usuarios tienen fuertes motivaciones y están listos para actuar. Para realizar completamente este potencial, futuras investigaciones se centrarán en afinar estos modelos para que comprendan mejor los estados motivacionales de los usuarios mediante el uso de señales lingüísticas, patrones de búsqueda de información y determinantes sociales de la salud. Al equipar a los modelos con conocimientos más específicos y mejorar su capacidad para reconocer y responder a las diferentes etapas de motivación, los investigadores esperan mejorar la efectividad de estas herramientas impulsadas por IA en la promoción del cambio de comportamiento saludable.

Chatbots de IA en el cambio de comportamiento

El estudio del Laboratorio de Acción de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign ha arrojado luz sobre el potencial y las limitaciones de los chatbots basados en grandes modelos de lenguaje en la promoción del cambio de comportamiento saludable. Mientras que estas herramientas impulsadas por IA han demostrado ser prometedoras en el apoyo a los usuarios que están comprometidos con hacer cambios positivos, todavía luchan por reconocer y responder efectivamente a las etapas iniciales de la motivación, como la resistencia y la ambivalencia. A medida que los investigadores continúan refinando y mejorando estos modelos, se espera que se vuelvan cada vez más efectivos en guiar a los usuarios a través de todas las etapas del proceso de cambio de comportamiento, contribuyendo en última instancia a mejores resultados de salud para los individuos y las comunidades.