Revolucionando la Psiquiatría con Inteligencia Artificial: Liberando el Poder de la IA en la Salud Mental

Con los últimos avances en las capacidades y aplicaciones de la inteligencia artificial (IA), su uso en medicina, y en particular en psiquiatría, se ha vuelto imprescindible. La IA contribuye a la detección de enfermedades, mejora el diagnóstico, monitorea su progresión y ayuda en el descubrimiento de nuevas terapias además del desarrollo de herramientas digitales.

Los trastornos de salud mental graves afectan a una gran parte de la población y, a lo largo de los años, ejercen una gran presión tanto sobre el paciente y su entorno familiar como sobre el sistema de salud. Además, con la pandemia se ha observado un aumento significativo en los trastornos de salud mental, como la depresión, la ansiedad y el estrés postraumático¹, así como un deterioro en la gestión de los trastornos de salud mental graves, como la esquizofrenia y el trastorno bipolar². Es esencial invertir más en el desarrollo de nuevas herramientas para la detección temprana de enfermedades mentales y su mejor gestión utilizando la última tecnología digital y empleando un análisis multidimensional de datos clínicos y biológicos¹.

Invertir en el desarrollo de terapias digitales centradas en el paciente tiene un gran valor, involucrando a diversos sectores de salud en su desarrollo. El uso de IA en psiquiatría abarca una amplia gama de áreas en la atención al paciente, enfocándose principalmente en la forma en cómo se diagnostican y tratan las enfermedades mentales. A continuación, se presentan algunas áreas clave donde la IA está teniendo un impacto significativo:
 

1. Diagnóstico: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos médicos, como son los registros electrónicos de salud, para identificar patrones que podrían indicar la presencia de trastornos psiquiátricos. La imagen médica (medical imaging), por ejemplo, es un área donde se aplican estadísticas en “big data” para establecer diagnósticos en clinica¹. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar señales tempranas de enfermedades como la depresión, la esquizofrenia y el trastorno bipolar a partir de datos de texto, voz y comportamiento digital. El uso de IA y la aplicación de la medicina precisa facilita, abarata y hace más conveniente recopilar datos primarios y realizar análisis. Además, el suministro de datos directos y automáticos en tiempo real ayuda a tener modelos actualizados y más precisos, disminuyendo el riesgo de diagnósticos erróneos.
    
2. Predicción de resultados: Las herramientas basadas en IA pueden modelar y predecir la progresión de los trastornos mentales y la respuesta a los tratamientos. Por ejemplo, pueden ayudar a determinar qué pacientes tienen más probabilidades de beneficiarse de ciertos medicamentos o terapias, basándose en su historial médico y otros datos. En 2016, Dipnall et al. descubrieron unos 250 biomarcadores relacionados con trastornos depresivos mediante el análisis de datos de 5546 pacientes³. Esta información se utiliza para construir modelos predictivos para la detección y evolución de las enfermedades mentales.
    
3. Investigación y desarrollo de medicamentos: La IA puede acelerar el proceso de descubrimiento de nuevos tratamientos para trastornos psiquiátricos al analizar grandes conjuntos de datos biológicos y clínicos y así identificar nuevas dianas terapéuticas y optimizar ensayos clínicos. En 2021, Boehringer Ingelheim anunció su colaboración con Google Quantum AI, utilizando algoritmos cuánticos para realizar simulaciones in silico y predecir estructuras de proteínas y su comportamiento con sustancias farmacéuticas^4,5. Además, en los últimos años, los investigadores han combinado datos fisiológicos del cuerpo humano para construir modelos de varios órganos, permitiendo estudiar el efecto de diferentes medicamentos en el cerebro humano y ajustar las condiciones y fisiología de cada caso de paciente⁶. Realizando ensayos clínicos virtuales se puede observar los resultados antes de llevar a cabo estudios de laboratorio y dedicarse al desarrollo de fármacos antes de entrar en ensayos clínicos con personas.
    
4. Terapias asistidas por IA: Los chatbots y otras aplicaciones de IA están siendo utilizados para proporcionar apoyo en salud mental, ofreciendo técnicas de terapia cognitivo-conductual y otros enfoques terapéuticos. En 2022, la OMS introdujo a S.A.R.A.H (Smart AI Resource Assistant for Health) o Sarah, un asistente digital que interactúa de manera directa y empática con pacientes, ofreciendo apoyo y ayuda en trastornos de salud mental graves gracias a su tecnología de IA generativa⁷. Resultados de investigación han demostrado que seis sesiones de 10 minutos de terapia con un avatar son suficientes para ayudar a pacientes con esquizofrenia a reconocer y mejorar la manera en cómo gestionan síntomas positivos como escuchar voces⁸. También hay aplicaciones diseñadas para apoyar la salud mental y la gestión del dolor en niños que pasan por quimioterapia y que permanecen mucho tiempo solos debido al tratamiento⁹. Estas herramientas pueden ser especialmente útiles para personas que no tienen fácil acceso a un terapeuta humano o que deben pasar mucho tiempo en aislamiento debido a los requisitos de sus tratamientos.
    
5. Análisis de lenguaje y comportamiento: La IA puede analizar el lenguaje natural utilizado por los pacientes en conversaciones o en redes sociales para identificar signos de trastornos mentales. Hay varias aplicaciones móviles que, a través de la conversación y métodos de terapia cognitivo-conductual automatizados, pueden monitorizar y gestionar síntomas de depresión y ansiedad. Esto incluye el análisis del tono, la velocidad del habla y el contenido de la comunicación. También se utilizan robots en forma de mascota, habilitados por IA, para reducir sentimientos de aislamiento, estrés y depresión. Pacientes con demencia, autismo y trastornos de falta de concentración en niños se han beneficiado de la terapia con mascotas inteligentes⁸.
    
6. Mejora de la adherencia al tratamiento: Las aplicaciones de IA pueden recordar a los pacientes que tomen sus medicamentos, registrar su estado de ánimo y otros síntomas, y proporcionar retroalimentación en tiempo real, mejorando así la adherencia al tratamiento.
    

La implementación de la IA en psiquiatría también plantea desafíos, como la necesidad de garantizar la privacidad y seguridad de los datos de los pacientes, la ética en la toma de decisiones automatizadas y la necesidad de integrar estas tecnologías de manera efectiva en la práctica clínica. Sin embargo, el potencial para mejorar la precisión y la eficiencia del tratamiento de los trastornos mentales es significativo.

Referencias

1. Artificial intelligence in psychiatry research, diagnosis, and therapy - ScienceDirect
2. Libro-Blanco-de-la-Psiquiatria-en-Espana_SEPSM-ok.pdf
3. Fusing Data Mining, Machine Learning and Traditional Statistics to Detect Biomarkers Associated with Depression - PMC (nih.gov)
4. Artificial Intelligence serving patients | Boehringer Ingelheim (boehringer-ingelheim.com)
5. Drug design on quantum computers | Nature Physics
6. In-silico trial of intracranial flow diverters replicates and expands insights from conventional clinical trials | Nature Communications
7. WHO and partners launch world's most extensive freely accessible AI health worker
8. Artificial Intelligence and Chatbots in Psychiatry - PMC (nih.gov)
9. Product - Nen

CON0060.08.2024