La actualidad de la inteligencia artificial reúne equipos multidisciplinares de profesionales que buscan aprovechar esta tecnología también en el ámbito de la salud mental. Psicólogos, informáticos, médicos, lingüistas y un amplio etcétera de personas expertas suman sus conocimientos con el objetivo de avanzar en esta intersección de la inteligencia artificial y lo psicológico.
Karina Gibert, catedrática y directora del Centro de Investigación en Ciencia Inteligente de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Cataluña (IDEAl-UPC), es una de ellas. “Lo primero que desarrollamos fue un sistema experto que, analizando los datos de un paciente, fuera capaz de ofrecer un diagnóstico”, cuenta. Gibert se refiere al proyecto Mental-IA impulsado en la década de los 90 en colaboración con el Hospital de Bellvitge y el Hospital Clínic de Barcelona.
Un sistema experto consiste en un programa capaz de emular el razonamiento y la toma de decisiones de un experto humano. Un especialista de carne y hueso tendrá un cierto conocimiento basado en su nivel de experiencia que, junto con su propia personalidad o sesgos, le llevará a llegar a ciertas conclusiones. El entrenamiento de la tecnología con grandes cantidades de datos permitirá superar el limitado conocimiento humano ayudando a su vez a lograr una mayor objetividad.
Una de las principales funciones de un clínico es, precisamente, el establecimiento de un diagnóstico. En el caso concreto de Mental-IA, se contó con datos clínicos de pacientes de ambos hospitales. El diferente uso de ciertos términos en los dos centros uso sobre la mesa la importancia de la armonización en la terminología para tal cometido.
La inteligencia artificial ha ayudado en gran medida a este desempeño sirviéndose también de lo que dicen o escriben las personas. Aquí entraría en juego el procesamiento de lenguaje natural, parcela centrada en comprender el lenguaje humano y procesarlo. Al analizar el discurso, es posible establecer patrones que lleven a una categoría diagnóstica.
La información a analizar puede extraerse de cualquier escrito. Uno muy valioso son las redes sociales. Un estudio publicado en Journal of Medical Internet Research en 2020 por varios centros de investigación catalanes evaluó el riesgo de suicidio de usuarios de Twitter. En este caso caracterizaron a los usuarios teniendo en cuenta, además de sus escritos, sus patrones de publicación, relaciones con otros usuarios e imágenes publicadas superando la precisión de los modelos basados exclusivamente en texto.
Analizar el discurso de las personas mediante inteligencia artificial sirve para establecer diagnósticos
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El procesamiento de lenguaje natural sigue siendo un campo en desarrollo y aún se encuentra en sus primeras etapas de implementación, si bien se establece como una herramienta con gran potencial. Algo parecido ocurre con el uso de biomarcadores, como análisis de sangre o imágenes cerebrales, recurso para establecer diagnósticos escasamente aplicado en la clínica.
Parte del problema reside en el desconocimiento. “Los trastornos mentales son unos desarreglos del individuo y todavía no se conoce bien fisiológicamente que procesos se dan ahí. Ves que la persona no razona o se angustia, pero no sabes muy bien lo que está pasando en ese cerebro. Desde la inteligencia artificial, podemos ayudar a analizar datos de pacientes que sufren este tipo de problemas para intentar aportar luz a la génesis más física”, dice Gibert.
Desde la inteligencia artificial, podemos ayudar a analizar datos de pacientes que sufren trastornos mentales para intentar aportar luz a la génesis más física”
Karina GibertDirectora del Centro de Investigación en Ciencia Inteligente de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Cataluña (IDEAl-UPC)
Recientemente veía la luz un artículo en Frontiers in Psychiatry donde se exploraba la aplicación de un modelo de reconocimiento de la depresión basado en el aprendizaje automático. Para ello se analizaron imágenes cerebrales y los niveles de ciertas hormonas relacionadas con el estrés en personas deprimidas y ansiosas, y sus efectos sobre el estado mental. El equipo concluyó que se lograba identificar la depresión de forma más precisa que sin ayuda de la inteligencia artificial.
Un campo bastante avanzado es el de los tratamientos. Algunos algoritmos son capaces de interactuar directamente con los pacientes en forma de chatbots terapéuticos mientras que otros operan entre bastidores para predecir riesgos para la salud o recomendar planes de tratamiento personalizados.
En el desarrollo de los primeros se centra el trabajo de Albert “Skip” Rizzo, director del equipo de Realidad Virtual Médica de la Universidad del Sur de California (EE.UU.). Él y su equipo trabajan en diseñar personajes en línea con los que hablar sobre problemas de salud mental.
“Ahora estamos desarrollando una aplicación móvil para veteranos militares con riesgo de suicidio. Cuenta con un humano virtual con el cual pueden comunicarse en cualquier momento. La aplicación podría incluso rastrear el reloj inteligente del usuario y saber si está teniendo un ataque de pánico porque su ritmo cardíaco ha aumentado”, explica.
Las ventajas que ofrecen asistentes artificiales de este tipo respecto a un terapeuta humano, según el psicólogo, es que no se cansan nunca, no juzgan, siempre están disponibles y ofrecen ayuda a quienes de otra forma no la tendrían. “Hay un montón de personas que, por estigma, nunca van a ir a ver un terapeuta. O puede ser que no tengan el dinero necesario”, afirma.
A pesar de sus destacables cualidades, estos terapeutas artificiales no se diseñan para sustituir a los de carne y hueso. Se trata de un complemento, una ayuda para, en último término, fomentar la visita a un servicio de salud si alguien lo necesita.
Un complemento
La terapia basada en inteligencia artificial no busca sustituir a un especialista
En cuanto a la aplicación de planes personalizados, Gibert habla sobre algunos softwares de rehabilitación cognitiva capaces de analizar cómo está respondiendo la persona a la terapia y configurarla en consecuencia para ajustarla a las necesidades del paciente. Ella misma trabajó en la automatización de baterías personalizadas de ejercicios en colaboración con el Institut Guttmann de Barcelona.
Otra destacable herramienta dentro de las opciones terapéuticas son los robots de compañía. Un ejemplo es el novedoso EBO X, disponible desde este mes. Este robot de la empresa Enabot ha sido ideado como “protector, acompañante y compañero de juegos” para las familias. EBO X tiene la capacidad de, además de interactuar, detectar el llanto, avisar de caídas o recordar la toma de medicación, todo ello de forma automatizada. Además, el robot está configurado para volverse aún más inteligente con la inclusión de ChatGPT .
Robots EBO de Enabot, versión anterior a EBO X
F. Bracero
Los tratamientos generalmente incluyen también el uso de fármacos, psicofármacos en este caso. La inteligencia artificial sirve a su vez en la evaluación de nuevos fármacos o incluso para modelizar las interacciones nocivas entre estos y así ayudar al personal clínico en las tareas de prescripción farmacológica.
Más allá de esfuerzos enfocados en la persona, acciones centradas en la sociedad pueden tomarse con la ayuda de semejante tecnología. La inteligencia artificial ha servido a la Organización Mundial de la Salud (OMS) para detallar en qué situaciones se encontraban los países de ingresos bajos y medios en relación a sus sistemas de salud mental. Como resultado, se elaboraron siete perfiles que son los que utilizó la OMS para diseñar los planes de intervención y desarrollo de dicho sistemas en estos países.
Supervisión humana
Algo en lo que coinciden las voces expertas respecto al uso de inteligencia artificial en el ámbito de la salud mental es que siempre debe haber un humano supervisando.
“La última palabra la tiene que tener un ser humano especialista. No se puede dejar que la tenga una máquina”, dice Antonio Javier Diéguez Lucena, catedrático de Lógica y Filosofía de la Ciencia en la Universidad de Málaga.
Por su parte, Karina Gibert afirma: “El primer eje del modelo ético de inteligencia artificial desarrollado por la Unión Europea dice que la inteligencia artificial no debe nunca tomar decisiones sola. Y mucho menos en el ámbito salud, y mucho menos en el de salud mental. No debemos colocar inteligencias artificiales en lugares donde tomen decisiones terminales”.
En dicho documento, elaborado por la Comisión Europea en 2020 y titulado Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence (ALTAI) o Lista de Evaluación para una Inteligencia Artificial Confiable, se establecen una serie de cuestiones relativas a la inteligencia artificial para valorar si esta sigue los requerimientos éticos especificados. El primero y mencionado por Gibert establece que dicha tecnología debe apoyar la agencia y la toma de decisiones. Las inteligencias artificiales han de guiar, influir o apoyar a las personas en los procesos de toma de decisiones, y hacerlo bajo la supervisión humana.
