El potencial de la IA para diagnosticar y tratar las enfermedades mentales

Los Estados Unidos se enfrentan a una epidemia de salud mental. Casi uno de cada cinco adultos estadounidenses sufre por una forma de enfermedad mental. Las tasas de suicidio están en su punto más alto, 115 personas morir a diario por abuso de opioides y uno de cada ocho estadounidenses mayores de 12 años tomar un antidepresivo todos los días. La carga económica de la depresión por sí sola es estimado ser de al menos 210 000 millones de dólares al año, y más de la mitad de ese coste se debe al aumento del absentismo y a la reducción de la productividad en el lugar de trabajo.

En una crisis que se ha agravado progresivamente en la última década, las soluciones digitales —muchas de las cuales se basan en la inteligencia artificial (IA )— ofrecen la esperanza de revertir el deterioro de nuestro bienestar mental. Las empresas de tecnología y las universidades están desarrollando nuevas herramientas con potentes capacidades de diagnóstico y tratamiento que se pueden utilizar para atender a grandes poblaciones a un coste razonable.

Las soluciones de IA llegan en un momento oportuno. El país se enfrenta a un déficit crítico de psiquiatras y otros especialistas en salud mental que agrava la crisis. Casi el 40% de los estadounidenses vivir en áreas designado por el gobierno federal por tener escasez de profesionales de la salud mental; más del 60% de los condados estadounidenses no tienen un solo psiquiatra dentro de sus fronteras. Los que tienen la suerte vivir en áreas con suficiente acceso a los servicios de salud mental, a menudo no pueden permitírselo porque muchos terapeutas no aceptan un seguro.

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En cambio, los innumerables no diagnosticados sufren o acuden a las salas de emergencia y a los médicos de atención primaria para recibir tratamiento. Los pacientes con depresión, por ejemplo, van al médico de atención primaria más de cinco veces de media al año, frente a menos de tres veces los que no tienen depresión. Por esta razón, aunque el tratamiento de salud mental parece representar solo el 4% de los costes de salud de las empresas, en realidad está relacionado con casi una cuarta parte de ellos.

Si bien algunos pueden considerar que la digitalización de los servicios de salud mental es impersonal, el anonimato inherente a la IA resulta positivo en algunos casos. Los pacientes, que a menudo se sienten avergonzados de revelar sus problemas a un terapeuta que no han conocido antes, bajan la guardia con las herramientas impulsadas por la IA. El menor coste de los tratamientos de IA en comparación con la consulta de un psiquiatra o un psicólogo es otra ventaja. Estas ventajas ayudan a las herramientas de IA a descubrir lo que no se ha diagnosticado, acelerar el tratamiento necesario y mejorar las probabilidades de obtener resultados positivos.

Como todos los esfuerzos de digitalización en el sector de la salud y otros sectores, estas nuevas herramientas representan riesgos, especialmente para la privacidad de los pacientes. La atención médica ya se ha convertido en el objetivo principal de los piratas informáticos a medida que se digitalizan cada vez más registros. Pero hackear los datos de las reclamaciones es una cosa; acceder a los detalles más íntimos de cada paciente presenta un tipo de riesgo completamente nuevo, especialmente cuando esos detalles están vinculados a datos de consumidores e inicios de sesión en las redes sociales. Los proveedores deben diseñar sus soluciones desde el principio para emplear técnicas de mitigación, como almacenar un mínimo de datos de identificación personal, eliminar periódicamente las transcripciones de las sesiones tras el análisis y cifrar los datos en el propio servidor (no solo en las comunicaciones).

Los proveedores de IA también deben hacer frente a las limitaciones reconocidas de la IA, como la tendencia del aprendizaje automático a discriminar por motivos de raza, género o edad. Por ejemplo, si una herramienta de IA que utiliza patrones del habla para detectar enfermedades mentales se entrena con muestras del habla únicamente de un grupo demográfico, trabajar con pacientes de fuera de ese grupo podría provocar falsas alertas y diagnósticos incorrectos. Del mismo modo, un terapeuta virtual formado principalmente en los rostros de los empleados de una empresa de tecnología puede ser menos eficaz al leer las señales no verbales de mujeres, personas de color o personas mayores, pocas de las cuales trabajan en tecnología. Para evitar este riesgo, los vendedores de IA deben reconocer la tendencia y desarrollar herramientas de IA con los mismos estándares rigurosos que los investigadores clínicos, que buscan con diligencia grupos de prueba representativos de toda la comunidad.

En términos más generales, la escala de la IA puede ser tanto una bendición como una maldición. Con la IA, una mala elección de programación conlleva el riesgo de perjudicar a millones de pacientes. Al igual que en el desarrollo de fármacos, vamos a necesitar una regulación cuidadosa para garantizar que los protocolos de tratamiento a gran escala sigan siendo seguros y eficaces.

Pero mientras existan las salvaguardias adecuadas, hay indicios concretos de que la IA ofrece una poderosa herramienta de diagnóstico y terapéutica en la lucha contra las enfermedades mentales. A continuación, examinamos cuatro enfoques muy prometedores.

Hacer que los humanos sean mejores. En su nivel más básico, las soluciones de IA ayudan a los psiquiatras y otros profesionales de la salud mental a hacer mejor su trabajo. Recopilan y analizan montones de datos con mucha más rapidez que los humanos y, después, sugieren formas eficaces de tratar a los pacientes.

Los servicios de salud mental virtuales de Ginger.io — incluidas sesiones de terapia y entrenamiento basadas en vídeo y texto, es un buen ejemplo. Mediante el análisis de las evaluaciones anteriores y los datos en tiempo real recopilados con dispositivos móviles, la aplicación Ginger.io puede ayudar a los especialistas a hacer un seguimiento del progreso de los pacientes, identificar los momentos de crisis y desarrollar planes de atención individualizados. En una encuesta de un año a los usuarios de Ginger.io, el 72 por ciento informó de mejoras clínicamente significativas en los síntomas de la depresión.

Anticipar problemas. El diagnóstico de salud mental también se complementa con herramientas de aprendizaje automático, que amplían automáticamente sus capacidades en función de la experiencia y los nuevos datos. Un ejemplo es Quartet Health, que analiza los historiales médicos y los patrones de comportamiento de los pacientes para descubrir problemas de salud mental no diagnosticados. Por ejemplo, Quartet puede señalar una posible ansiedad en función de si alguien se ha hecho pruebas repetidamente para detectar un problema cardíaco inexistente.

También puede recomendar un seguimiento preventivo en los casos en que los pacientes se depriman o se pongan ansiosos tras recibir un mal diagnóstico o tratamiento por una enfermedad física grave. Las compañías de seguros y los planes médicos de los empleadores ya lo están adoptando, El cuarteto ha reducido las visitas a la sala de emergencias y hospitalizaciones entre un 15 y un 25% para algunos de sus usuarios.

Dr. Bot. El llamado asesoramiento con chatbots es otra herramienta de IA que produce resultados. Los chatbots son programas de ordenador que simulan la conversación humana, ya sea a través de texto o de una interfaz de IA con voz. En cuanto a la salud mental, los empleadores y las aseguradoras de salud están poniendo en servicio estos robots para erradicar a las personas que podrían tener problemas con el abuso de sustancias, la depresión o la ansiedad y darles acceso a una atención cómoda y rentable.

Woebot, por ejemplo, es un chatbot desarrollado por psicólogos clínicos de la Universidad de Stanford en 2017. Trata la depresión y la ansiedad mediante una versión digital de la técnica de terapia cognitivo-conductual, de 40 años de antigüedad, una psicoterapia conversacional altamente estructurada que busca alterar los patrones de pensamiento negativos del paciente en un número limitado de sesiones.

En un estudio de los estudiantes universitarios que sufrían depresión, los que usaron Woebot experimentaron una mejora cercana al 20% en solo dos semanas, según las puntuaciones del PHQ-9, una medida común de la depresión. Una de las razones del éxito de Woebot con el grupo de estudio fue el alto nivel de participación de los participantes. Con un bajo coste de 39 dólares al mes, la mayoría hablaba con el bot casi todos los días, un nivel de participación que simplemente no se produce con el asesoramiento presencial.

La próxima generación. Las soluciones actuales de IA para la salud mental pueden ser solo el principio. El Instituto de Tecnologías Creativas de la Universidad del Sur de California se ha desarrollado una terapeuta virtual llamada Ellie que insinúa lo que está por venir. Ellie es mucho más que un chatbot habitual: también puede detectar señales no verbales y responder en consecuencia. Por ejemplo, ha aprendido cuándo asentir con aprobación o quizás pronunciar un «hmmm» bien colocado para animar a los pacientes a ser más comunicativos.

Ellie — un avatar renderizado en 3D en una pantalla de televisión — funciona mediante diferentes algoritmos que determinan sus preguntas, movimientos y gestos. El programa observa 66 puntos en el rostro del paciente y anota la velocidad del habla del paciente y la duración de las pausas antes de responder a las preguntas. Las acciones, los movimientos y el habla de Ellie imitan a los de un terapeuta de verdad, pero no del todo, lo que es una ventaja para los pacientes que tienen miedo a la terapia.

En un proyecto de investigación con los soldados que regresaron recientemente de Afganistán, Ellie descubrió más pruebas de trastorno de estrés postraumático (TEPT) que en la evaluación de salud posterior al despliegue realizada por el ejército. Ellie incluso pudo identificar ciertos «indicios» comunes en las personas que sufren de TEPT. Con hasta un 20% de los veteranos que regresan haciendo frente al TEPT y a una asombrosa tasa de suicidios entre la población, el impacto potencial de una solución como Ellie es significativo.

Como ocurre con todos los posibles avances, persisten las advertencias y hay que desarrollar salvaguardias. Sin embargo, no cabe duda de que estamos en la antesala de una revolución de la IA en la salud mental, una revolución que promete un mejor acceso y una mejor atención a un coste que no arruinará el banco.