En 1972, un psiquiatra de Stanford llamado Kenneth Colby creó Parry, un programa que intentaba simular el lenguaje de una persona con esquizofrenia paranoide, para capacitar a los estudiantes antes de que atendieran a pacientes reales y familiarizarlos con el lenguaje y la forma de pensar de estos pacientes.
El éxito de Parry en simular la esquizofrenia paranoide fue tal que incluso fue capaz de “aprobar” la prueba de Turing, diseñada por el matemático Alan Turing para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.
Ahora, los investigadores de la universidad de Oxford están explorando cómo la IA podría usarse para predecir problemas de salud mental en un futuro cercano.
“Hablar con jóvenes puede ayudarnos a entender sus perspectivas y avanzar para brindar un servicio informativo, útil y productivo”, explica Ella Arensman, profesora de Neurociencia y Sociedad.
Jessica Lorimer, asistente de investigación del Departamento de Psiquiatría, explica que un método que están usando se llama fenotipado digital, el cual utiliza la Inteligencia Artificial para recolectar y analizar datos de dispositivos móviles, como la actividad física o la ubicación, con el objetivo de predecir problemas de salud mental.
El Dr. Matthew Nour, autor principal y conferenciante clínico del National Institute for Health and Care Research (NIHR), afirma: “El diagnóstico y la evaluación en psiquiatría se basan casi por completo en hablar con los pacientes y sus allegados […] las pruebas automatizadas, como los análisis de sangre y los escáneres cerebrales, desempeñan un papel mínimo”.
“Hasta hace muy poco, el análisis automático del lenguaje ha estado fuera del alcance de médicos y científicos. Sin embargo, con la llegada de modelos lingüísticos como Chat GPT, nuestro equipo planea utilizar esta tecnología en una muestra más amplia de pacientes y en entornos del habla más diversos para comprobar si pudiera resultar útil en la clínica”, añade Nour.
Sin embargo, este enfoque plantea preguntas sobre el consentimiento y el derecho a la privacidad, especialmente en el caso de los menores de edad.
“Si se determina que un joven está en riesgo, ¿quién debería tener derecho a saber esa información: sus padres, sus maestros, la escuela, su médico?”, se cuestiona Jessica Lorimer.
El estudio de Oxford “What lies ahead” está investigando las actitudes éticas de los adolescentes de 16 a 17 años hacia las pruebas predictivas de salud mental.
Gabriella Pavarini, investigadora posdoctoral, explica que el posible impacto psicológico futuro de recibir un diagnóstico predictivo representaba una gran preocupación para este grupo.
Empresas como Facebook ya están utilizando IA para detectar publicaciones que puedan indicar riesgo de suicidio para enviarlas a moderadores humanos para su revisión. Si se considera que la persona está en riesgo, se puede contactar a los servicios de emergencia para hacer una “revisión de bienestar”.
En el primer año de este programa en Estados Unidos, se realizaron 3 mil 500 verificaciones de bienestar. Sin embargo, esto plantea varios dilemas éticos: mucha de la información sobre cómo funcionan los algoritmos de Facebook está protegida, por lo que no se conocen los detalles ni cuántas de las verificaciones de bienestar fueron exitosas en prevenir intentos de suicidio, ni cuál fue su impacto.
Según “The New Yorker”, si bien el uso de IA por parte de Facebook para prevenir el suicidio es un avance, también plantea interrogantes éticos, sobre todo porque el mero hecho de recibir un diagnóstico a menudo no conlleva un riesgo tan inmediato, lo que plantea la pregunta de si los usuarios estarían dispuestos a sacrificar su privacidad para detectar problemas de salud mental en etapas tempranas.
Un estudio de la Organización Mundial de la Salud (OMS) encontró importantes deficiencias en la forma en que se está utilizando la IA en la investigación sobre salud mental.
“Descubrimos que el uso de aplicaciones de IA en la investigación de la salud mental está desequilibrado y se utiliza principalmente para estudiar trastornos depresivos, esquizofrenia y otros trastornos psicóticos”, explica la Dra. Ledia Lazeri, asesora regional de Salud Mental de la OMS en Europa.
Además, el estudio detectó fallos importantes en el manejo de las estadísticas, poca validación de los datos y escasa evaluación del riesgo de sesgo. Por ejemplo, si se sabe que ciertos grupos étnicos tienen menos acceso a la atención médica, los algoritmos basados en esos datos podrían ser menos precisos para diagnosticar problemas de salud mental en esas poblaciones.
“La falta de transparencia y los fallos metodológicos son preocupantes, ya que retrasan la aplicación práctica y segura de la IA”, señala el Dr. David Novillo-Ortiz, asesor regional de Datos y Salud Digital de la OMS en Europa.
Estos problemas metodológicos son comunes en la investigación de IA en salud mental: “La ingeniería de datos para los modelos de IA parece pasarse por alto o entenderse mal, y los datos no suelen gestionarse adecuadamente. Estas importantes deficiencias pueden indicar una promoción demasiado acelerada de nuevos modelos de IA sin detenerse a evaluar su viabilidad en el mundo real”.
“El uso de IA en salud mental plantea desafíos únicos que requieren una colaboración estrecha entre expertos en IA y profesionales de la salud mental”, advierte el Dr. Sagar Parikh, director asociado del Instituto de Investigación Psiquiátrica de la universidad de Michigan.
“Debemos asegurarnos de que estas tecnologías respeten la dignidad y la autonomía de los pacientes, ya que solo así podremos aprovechar al máximo los beneficios de la IA en la detección temprana y el tratamiento de problemas de salud mental”, concluye el Dr. Parikh.
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