Una forma de tecnología reconocida originalmente en 1956, la inteligencia artificial (IA), ha comenzado a impulsar un cambio potencialmente profundo en la forma en que se detectan, diagnostican y tratan las enfermedades mentales. El reciente auge en el uso de la telemedicina ha acelerado la influencia de la IA.
Sin embargo, mientras que varios sectores prominentes de la sociedad están listos para aprovechar el potencial de la IA, la cautela sigue prevaleciendo en la medicina, incluida la psiquiatría, como lo demuestran los titulares recientes en los medios de comunicación como este del New York Times: «Advertencias de un lado oscuro para IA en el cuidado de la salud».
Sin embargo, independientemente de las preocupaciones aparentes, las aplicaciones de IA en medicina están aumentando constantemente. Eso incluye el campo de la salud mental, también.
La gran pregunta ahora es, ¿las técnicas de IA superan la habilidad y la experiencia de los psicólogos clínicos y otros profesionales de la salud mental?
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¿La inteligencia artificial (IA) detecta los problemas de salud mental mejor que los médicos?
En poco más de una década, casi todas las secciones de la industria médica se han introducido en una nueva generación de prestación de atención digital.
Trastornado por la crisis de COVID-19, el sector de la salud ha tenido que encontrar rápidamente nuevos métodos para brindar atención de calidad a los pacientes.
Como resultado, la mayoría recurrió a un mundo digital de soluciones de atención médica como la telesalud.
Los servicios de telesalud han dado un nuevo rayo de esperanza a los pacientes que sufren de ansiedad, depresión y otros problemas de salud mental.
«La aparición de la COVID-19 aumentó drásticamente el uso de la telesalud», dijo Zac Imel, Ph.D., profesor y director de capacitación clínica en el departamento de psicología educativa de la Universidad de Utah.
Continuó: «La salud mental es un área de la atención médica que se puede brindar de manera eficiente y eficaz a través de la telesalud. No todo está perdido, y al menos se pueden lograr algunos resultados. Mi programa sobre telesalud ha experimentado un cambio importante de 0 a 95 %. alumnos que opten por esta formación».
De hecho, se informó que se buscaron más servicios de salud mental en línea durante la pandemia que otras dolencias médicas durante la pandemia.
La pandemia ha obligado así a los científicos a improvisar tecnología de Inteligencia Artificial (IA) para su aplicación en el sector de la salud mental.
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En el pasado, varias herramientas como chatbots y asistentes virtuales han probado las aguas de la IA.
Sin embargo, dado que la demanda de servicios de asesoramiento aumentó exponencialmente durante la pandemia, la industria tuvo que recurrir a formas más eficientes de satisfacer la escasez mediante la expansión del uso de herramientas de IA.
En un artículo publicado por Nida Saddaf Khan, Muhammad Sayeed Ghani y Gulnaz Anjum, titulado ADAM-sense: Anxiety-displaying Activities Recognition by Motion Sensors, se propone un método basado en el reconocimiento de actividad humana para detectar algunos comportamientos relacionados con la visualización de ansiedad.
También se crea un nuevo conjunto de datos de comportamientos ansiosos con características únicas utilizando sensores de movimiento de teléfonos inteligentes y la Unidad de medición inercial (IMU) para hacer dicho modelo.
Los sistemas de reconocimiento de actividad humana reconocen las actividades humanas en función de los datos transmitidos por los sensores. Este enfoque ha encontrado su aplicación en el campo de la psiquiatría, donde los pacientes sufren trastornos mentales, emocionales y conductuales.
El trastorno mental más común es el Trastorno de Ansiedad (AD), según la Asociación Americana de Psiquiatría (APA). AD afecta a alrededor del 30 por ciento de la población adulta en algún momento de sus vidas.
Los investigadores han creado y comparado varios modelos basados en el aprendizaje profundo.
Un modelo profundo que consta de Convolution Neural Network (CNN) y Long-Short Term Memory (LSTM) ha superado a otros modelos y podría reconocer comportamientos relacionados con la ansiedad con más del 92 por ciento de precisión.
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Efecto de la IA en la psiquiatría
Del estudio académico, «Inteligencia artificial para la salud mental y las enfermedades mentales: una descripción general», publicado por el Centro Nacional de Información Biotecnológica: «Si aprovechamos las tecnologías disponibles en la actualidad, podemos obtener un monitoreo continuo a largo plazo de la biotecnología única». perfiles psicosociales de los pacientes que afectan a su salud mental”.
Lo que esto significa es que el campo del diagnóstico y tratamiento de la salud mental parece estar al borde de un cambio tecnológico que podría aumentar la accesibilidad a una enorme cantidad de datos relacionados con el comportamiento humano. Desafortunadamente, la cantidad resultante de datos complejos es demasiado para que una mente humana los procese de manera eficiente. Sin embargo, la IA se adapta bien a esta tarea.
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Beneficios de la IA en Psiquiatría
Las horas clínicas del médico son limitadas y no pueden compensar las crecientes necesidades. Además, los médicos están muy cargados con mayores requisitos de documentación y tecnología deficiente e ineficiente para respaldarlo.
Estos problemas son específicamente engorrosos para los consejeros de salud mental que se ven obligados a confiar en sus habilidades para fomentar la relación terapéutica con sus pacientes y formular planes de tratamiento personalizados.
Además de mejorar la detección y el diagnóstico de enfermedades mentales, la tecnología de IA ofrece muchos otros beneficios, entre ellos:
- Extraer significado de fuentes de datos grandes y variadas
- Permitir una mejor comprensión de la prevalencia de las enfermedades mentales en la población
- Descubrir mecanismos biológicos o riesgos, o factores protectores
- Ofreciendo tecnología para monitorear el progreso del tratamiento y la adherencia a la medicación
- Impartición de sesiones terapéuticas a distancia
- Proporcionar una autoevaluación inteligente para determinar la gravedad de la enfermedad mental.
A medida que mejoran las técnicas de IA, definir las enfermedades mentales puede volverse más objetivo que el esquema de clasificación actual del DSM-5. El beneficio obvio es que la identificación de enfermedades mentales podría ocurrir mucho antes, cuando las intervenciones pueden ser más efectivas.
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Sidhharrth S. Kumaar es el fundador de NumroVani y un farmacéutico registrado convertido en astronumerólogo. Para obtener más información, visite su sitio web.
