Potencial de la IA para diagnosticar y tratar enfermedades mentales

Con las salvaguardas correctas en su lugar, la tecnología puede ayudar a llenar una brecha en la atención de salud mental.
Potencial de la IA para diagnosticar y tratar enfermedades mentales
Resumen.

Estados Unidos se enfrenta a una epidemia de salud mental. Casi uno de cada cinco adultos estadounidenses sufre de una forma de enfermedad mental. Las soluciones digitales, muchas de ellas con inteligencia artificial (IA) en su núcleo, ofrecen esperanza para revertir la disminución de nuestro bienestar mental. Las soluciones de IA están llegando en un momento oportuno. La nación enfrenta un déficit crítico de psiquiatras y otros especialistas en salud mental que está exacerbando la crisis. Al igual que todos los esfuerzos de digitalización en el cuidado de la salud y otras industrias, estas nuevas herramientas plantean riesgos, especialmente para la privacidad del paciente. Los proveedores de IA también deben lidiar con las limitaciones reconocidas de la IA, como la tendencia del aprendizaje automático a discriminar por motivos de raza, género o edad. Pero mientras existan salvaguardias apropiadas, hay señales concretas de que la IA ofrece una poderosa herramienta diagnóstica y terapéutica en la lucha contra las enfermedades mentales.


Potencial de la IA para diagnosticar y tratar enfermedades mentales Estados Unidos se enfrenta a una epidemia de salud mental. Casi uno de cada cinco adultos americanos sufre de una forma de enfermedad mental. Las tasas de suicidio están en un máximo de todos los tiempos, 115 personas morir diariamente 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 estimada a ser por lo menos 210 mil millones de dólares anuales, y más de la mitad de ese costo se debe al aumento del absentismo ya la reducción de la productividad en el lugar de trabajo.

En una crisis que se ha vuelto progresivamente grave durante la última década, las soluciones digitales —muchas con inteligencia artificial (IA) en su núcleo — ofrecen esperanza para revertir la disminución de nuestro bienestar mental. Las empresas tecnológicas y universidades están desarrollando nuevas herramientas con potentes capacidades de diagnóstico y tratamiento que pueden utilizarse para atender a grandes poblaciones a costos razonables.

Las soluciones de IA están llegando en un momento oportuno. La nación enfrenta un déficit crítico de psiquiatras y otros especialistas en salud mental que está exacerbando la crisis. Casi el 40% de los estadounidenses vivir en zonas designados por el gobierno federal como una escasez de profesionales de la salud mental; más del 60% de los condados estadounidenses carecen de un solo psiquiatra dentro de sus fronteras. Aquellos lo suficientemente afortunados para vivir en zonas con acceso suficiente a los servicios de salud mental a menudo no pueden pagarlos porque muchos terapeutas no aceptan seguros.

En cambio, los innumerables no diagnosticados sufren, o acuden a las salas de emergencias y a los médicos de atención primaria para recibir tratamiento. Los pacientes con depresión, por ejemplo, ven a sus médicos de atención primaria más de cinco veces en promedio al año, frente a menos de tres veces para aquellos que no tienen depresión. Por esta razón, aunque el tratamiento de salud mental parece representar solo el 4% de los costos de salud del empleador, está realmente vinculado a casi una cuarta parte de ellos.

Si bien algunos pueden considerar impersonal la digitalización de los servicios de salud mental, el anonimato inherente de la IA resulta ser positivo en algunos casos. Los pacientes, que a menudo se avergüenzan de revelar problemas a un terapeuta que nunca habían conocido antes, bajaron la guardia con herramientas impulsadas por IA. El menor costo de los tratamientos de IA en comparación con ver a un psiquiatra o psicólogo es otra ventaja. Estas ventajas ayudan a las herramientas de IA a hurgar lo no diagnosticado, acelerar el tratamiento necesario y mejorar las probabilidades de resultados positivos.

Al igual que todos los esfuerzos de digitalización en el cuidado de la salud y otras industrias, estas nuevas herramientas plantean riesgos, especialmente para la privacidad del paciente. La atención médica ya se ha convertido en un objetivo principal de los hackers a medida que se han digitalizado cada vez más registros. Pero hackear los datos de reclamos es una cosa; obtener acceso a los detalles más íntimos de cada paciente presenta un nuevo tipo de riesgo, especialmente cuando esos detalles están vinculados a datos de consumidores y a inicios de sesión en las redes sociales. Los proveedores deben diseñar sus soluciones desde el principio para emplear técnicas de mitigación tales como almacenar datos personales mínimos, eliminar regularmente transcripciones de sesión después del análisis y cifrar datos en el propio servidor (no solo las comunicaciones).

Los proveedores de IA también deben lidiar con 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 de habla para detectar enfermedades mentales es entrenada usando muestras de habla solo de un grupo demográfico, trabajar con pacientes de fuera de ese grupo podría dar lugar a falsas alertas y diagnósticos incorrectos. Del mismo modo, un terapeuta virtual entrenado principalmente en las caras de los empleados de la empresa tecnológica puede ser menos eficaz leyendo señales no verbales de mujeres, personas de color o personas de edad avanzada, pocas de las cuales trabajan en tecnología. Para evitar este riesgo, los proveedores de IA deben reconocer la tendencia y desarrollar herramientas de IA utilizando los mismos estándares rigurosos que los médicos de investigación que buscan diligentemente grupos de prueba representativos de toda la comunidad.

En términos más generales, la escala de IA puede ser tanto una bendición como una maldición. Con IA, una mala opción de programación conlleva el riesgo de dañar a millones de pacientes. Al igual que en el desarrollo de medicamentos, vamos a necesitar una regulación cuidadosa para asegurarnos de que los protocolos de tratamiento a gran escala permanezcan seguros y efectivos.

Pero mientras existan salvaguardias apropiadas, hay señales concretas de que la IA ofrece una poderosa herramienta diagnóstica y terapéutica en la lucha contra las enfermedades mentales. A continuación, examinamos cuatro enfoques con la mayor promesa.

Mejorar a los humanos. 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. Recogen y analizan resmas de datos mucho más rápido de lo que los humanos podrían y luego sugieren formas efectivas de tratar a los pacientes.

Servicios virtuales de salud mental de Ginger.io , incluidas las sesiones de entrenamiento y terapia basadas en vídeo y texto, proporcionan un buen ejemplo. Mediante el análisis de evaluaciones pasadas y datos en tiempo real recopilados con dispositivos móviles, la aplicación Ginger.io puede ayudar a los especialistas a rastrear el progreso de los pacientes, identificar tiempos de crisis y desarrollar planes de atención individualizados. En una encuesta de un año a usuarios de Ginger.io, el 72 por ciento reportó mejoras clínicamente significativas en los síntomas de depresión.

Anticipando problemas. El diagnóstico de salud mental también se complementa con herramientas de aprendizaje automático, que amplían automáticamente sus capacidades basándose en la experiencia y los nuevos datos. Un ejemplo es el Quartet Health, que examina las historias médicas de los pacientes y los patrones de comportamiento para descubrir problemas de salud mental no diagnosticados. Por ejemplo, el Cuarteto puede marcar una posible ansiedad basada en si alguien ha sido probado repetidamente para detectar un problema cardíaco inexistente.

También puede recomendar el seguimiento preventivo en los casos en que los pacientes pueden estar deprimidos o ansiosos después de recibir un mal diagnóstico o tratamiento para una enfermedad física grave. Ya adoptado por las compañías de seguros y los planes médicos de los empleadores, Cuarteto ha reducido las visitas a la sala de emergencias y hospitalizaciones entre el 15 y el 25% para algunos de sus usuarios.

Dr. Bot. La llamada consejería de chatbot es otra herramienta de IA que produce resultados. Los chatbots son programas informáticos que simulan la conversación humana, ya sea a través de texto o de una interfaz de IA habilitada para voz. En salud mental, estos bots están siendo presionados por empleadores y aseguradoras de salud para erradicar a las personas que podrían estar luchando con el abuso de sustancias, depresión o ansiedad y proporcionar acceso a una atención conveniente y rentable.

Woebot, por ejemplo, es un chatbot desarrollado por psicólogos clínicos en la Universidad de Stanford en 2017. Trata la depresión y la ansiedad usando una versión digital de la técnica de 40 años de edad de terapia cognitiva conductual, una psicoterapia de conversación altamente estructurada que busca alterar los patrones de pensamiento negativo de un paciente en un número limitado de sesiones.

En un estudio de los estudiantes universitarios que sufren de depresión, los que usan Woebot experimentaron cerca de un 20% de mejoría en tan solo dos semanas, basado en los puntajes de PHQ-9, una medida común de depresión. Una de las razones del éxito de Woebot con el grupo de estudio fue el alto nivel de participación de los participantes. A un bajo costo de $39 por mes, la mayoría hablaba con el bot casi todos los días, un nivel de compromiso que simplemente no ocurre con el asesoramiento en persona.

La próxima generación. Las soluciones de IA para la salud mental de hoy en día pueden ser solo el comienzo. Instituto de Tecnologías Creativas de la Universidad del Sur de California ha desarrollado un terapeuta virtual llamado Ellie que insinúa lo que está por delante. Ellie es mucho más que el chatbot habitual — también puede detectar señales no verbales y responder en consecuencia. Por ejemplo, ha aprendido cuándo asentir con aprobación o tal vez pronunciar un «hmmm» bien colocado para animar a los pacientes a ser más comunicados.

Ellie — un avatar representado en 3D en una pantalla de televisión — funciones mediante el uso de diferentes algoritmos que determinan sus preguntas, movimientos y gestos. El programa observa 66 puntos en la cara del paciente y anota la tasa de 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 las de un terapeuta real, pero no del todo, lo cual es una ventaja para los pacientes que temen a la terapia.

En un proyecto de investigación con soldados que regresaron recientemente del Afganistán, Ellie descubrió más pruebas de trastorno de estrés postraumático que la evaluación sanitaria posterior al despliegue administrada por los militares. Ellie fue incluso capaz de identificar ciertos «dice» comunes a los individuos que sufren de estrés postraumático. Con hasta el 20% de los veteranos que regresan hacer frente al trastorno de estrés postraumático y una tasa de suicidios asombrosa entre la población, el impacto potencial de una solución como Ellie es significativo.

Al igual que con todos los avances posibles, persisten las advertencias y deben desarrollarse salvaguardias. Sin embargo, no hay duda de que estamos en la cúspide de una revolución de la IA en salud mental, una que tiene la promesa de un mejor acceso y una mejor atención a un costo que no romperá el banco.


Escrito por
Parie Garg
Parie Garg
Sam Glick

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