El uso de herramientas digitales en el campo de la salud mental, incluyendo aplicaciones asistidas por algoritmos de inteligencia artificial (IA), fue objeto de un seminario gratuito en la sede del IECS con la participación de tres reconocidos expositores del exterior. La actividad tuvo lugar en el marco de COLMA (CO-morbid Long-term disease Management in the Americas: blended intervention), un proyecto internacional centrado en el manejo de enfermedades crónicas comórbidas (hipertensión, diabetes y depresión) en poblaciones vulnerables de Perú y Argentina, según precisó en las palabras introductorias la Dra. Vilma Irazola, directora del Departamento de Investigación en Enfermedades Crónicas del IECS, quien es la investigadora principal de esa iniciativa en Argentina.
El Dr. David Mohr, profesor de Medicina Preventiva y director del Centro de Tecnologías de Intervenciones sobre el Comportamiento de la Universidad Northwestern, en Chicago, Estados Unidos, presentó experiencias de aplicación de herramientas digitales de salud mental que condujo en pacientes con depresión en una comunidad rural de Carolina del Sur y en afiliados a Northwestern Medicine a quienes se les ofreció esta opción mientras estaban en lista de espera para psicoterapia. Los resultados preliminares muestran que el enfoque es efectivo y costo-efectivo para el sistema de salud.
“Las herramientas digitales de salud mental son efectivas en el mundo real y se pueden implementar y distribuir a gran escala. Pero la integración dentro del sistema de atención de la salud es difícil y costosa, lo que requiere fortalecer la colaboración entre la academia, la industria, los prestadores y los financiadores”, concluyó.
El Dr. Pepijn van de Ven, profesor de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático y director del grupo de investigación de Ingeniería Informática Basada en Datos de la Universidad de Limerick, en Irlanda, expuso sobre distintas aplicaciones emergentes de la IA y el aprendizaje automático en el campo de la salud mental, incluyendo la identificación de pacientes con mayor riesgo de sufrir depresión, el acortamiento o la personalización de cuestionarios de salud mental, el apoyo para decisiones clínicas y la educación en salud.
Sin embargo, cuando se trata de usar la IA para tratamiento, complementando o incluso reemplazando funciones de terapeutas humanos, el Dr. van de Ven contrastó las ventajas potenciales (por ej., mejora del cribado, conexión con poblaciones vulnerables y escalamiento asequible) con las aristas negativas: consejos catastróficos, confianza en los chatbots, inequidad debida a los sesgos (algoritmos entrenados con poblaciones que no incluyen minorías) y costo de acceso.
“La incomodidad con la IA no está injustificada”, reconoció el Dr. van de Ven. “Pero es fundamental comprender que no todos los modelos de IA son generativos y que el riesgo depende del uso que se le vaya a dar al modelo. Y existen muchísimas aplicaciones que tienen muy poco riesgo”.
Por último, la Dra. Marcia Scazufca, investigadora del Hospital de Clínicas de la Facultad de Medicina de la Universidad de San Pablo, en Brasil, presentó resultados de dos experiencias de intervenciones psicosociales en personas adultas mayores con depresión, uno de las cuales (VIVA VIDA) consistió en un programa digital autoguiado que se desplegó a través de 48 mensajes educativos y de activación conductual vía WhatsApp a lo largo de 6 semanas.
El programa fue probado en un ensayo clínico aleatorizado en más de 600 participantes, con buena performance operacional y “resultados prometedores en términos de adherencia a la tecnología e involucramiento, con tasas de visualización semanal de los mensajes de 80-90 % y efectividad en el corto plazo [medida por mejoras en el Cuestionario sobre la Salud del Paciente (PHQ-9)]”, sostuvo la Dra. Scazufca.