UNIR Revista
El cruce entre tecnología y salud mental es una realidad en la que los sistemas de inteligencia artificial han demostrado múltiples beneficios.
La inteligencia artificial (IA), una disciplina en constante evolución que busca emular las capacidades cognitivas humanas en sistemas computacionales, ha dejado de ser un concepto futurista para integrarse progresivamente en diversos ámbitos de nuestra sociedad. En el campo de la salud, la IA en psicología se presenta como una herramienta con un potencial transformador significativo.
En este contexto, programas formativos como el Máster en Inteligencia Artificial online de UNIR son esenciales para formar profesionales capaces de abordar los desafíos de esta interrelación.
Inteligencia artificial y Psicología: ¿cómo se relacionan?
La inteligencia artificial ha entrado de lleno en la sociedad, convirtiéndose en una herramienta de gran utilidad para el día a día. Su capacidad para realizar tareas que requieren cierta inteligencia, como aprender, razonar, comprender el lenguaje o reconocer patrones, hace que muchos campos se valgan de su potencial para avanzar en digitalización.
Los sistemas, que funcionan mediante algoritmos que analizan grandes cantidades de datos, aprenden a través de la experiencia, imitando, en cierta medida, procesos cognitivos humanos. Por eso, su relación con ámbitos como la psicología es profunda y bidireccional, y se manifiesta en cuestiones como:
- Inspiración en la mente humana: muchas técnicas de IA, como las redes neuronales artificiales, están inspiradas en el funcionamiento del cerebro, pero también los modelos de aprendizaje automático buscan replicar cómo las personas aprenden y se adaptan.
- Estudio del comportamiento humano: la psicología proporciona conocimientos clave sobre cómo pensamos, sentimos y actuamos, lo cual es esencial para diseñar sistemas de IA más “inteligentes” y empáticos. Además, la IA permite analizar grandes volúmenes de datos, facilitando descubrimientos psicológicos más amplios y precisos.
- Desarrollo de IA emocional: la investigación psicológica sobre las emociones y la inteligencia emocional influye en el desarrollo de sistemas de IA que pueden reconocer, interpretar y responder de manera más efectiva.
- Aplicaciones clínicas: la IA puede colaborar con la psicología en áreas como el diagnóstico de trastornos, la predicción de conductas de riesgo o el desarrollo de terapias digitales. También permite simular procesos cognitivos para estudiar mejor fenómenos psicológicos complejos.
Principales aplicaciones de la IA en psicología
Las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la psicología abarcan diversas áreas, transformando la forma en que se evalúa, se interviene y se investiga en este campo. Las nuevas herramientas complementan el trabajo humano, aumentan la eficiencia y abren nuevas posibilidades en el diagnóstico, tratamiento y estudio del comportamiento.
Diagnóstico y detección
- Los algoritmos detectan patrones de comportamiento y analizan el lenguaje o la escritura para detectar de forma temprana trastornos como la depresión o la ansiedad. Asimismo, los modelos predictivos de la IA pueden anticipar la aparición o recaída de trastornos a partir de datos clínicos y conductuales.
- Los diagnósticos detectados mediante sistemas de inteligencia artificial se basan en el análisis de historiales clínicos y resultados de pruebas para identificar patrones y correlaciones que pueden refinar los diagnósticos y personalizar los tratamientos, como ocurre también en el ámbito de la educación.
Terapias y chatbots
- Los conocidos como therapy bots o chatbots terapéuticos ofrecen apoyo emocional básico, gestión del estrés y ejercicios de relajación, aunque no reemplazan la terapia humana. Así, aplicaciones como Woebot Health o Wysa utilizan principios de la Terapia Cognitivo-Conductual (TCC) para ofrecer apoyo emocional automatizado.
- La terapia se provee de forma constante cualquier día y a cualquier hora ayudando a personas con acceso limitado a servicios psicológicos tradicionales.
- Herramientas como la realidad virtual (RV) o la realidad aumentada (RA) se utilizan en terapias de exposición y para practicar habilidades sociales en entornos seguros.
Análisis de datos e investigación
- El uso del big data en la salud mental es capaz de analizar grandes volúmenes de datos de pacientes para descubrir patrones útiles en la práctica clínica o en investigaciones.
- Los algoritmos pueden sugerir terapias más eficaces según el perfil psicológico de cada paciente.
- El modelado computacional crea modelos para simular procesos mentales y probar teorías psicológicas.
- El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) analiza el lenguaje en terapia o textos para extraer información relevante sobre el estado emocional y patrones de pensamiento.
- El reconocimiento facial y de voz ayuda a obtener información emocional en tiempo real mediante el estudio de expresiones y tono de voz.
Asistencia
- Herramientas como las aplicaciones móviles y wearables recolectan datos sobre sueño, actividad, pulsaciones y estado de ánimo, que la IA analiza para detectar señales de alerta. Ante signos de riesgo, pueden enviar alertas al paciente o al terapeuta.
- La IA sirve de apoyo a los profesionales de la salud mental, de modo que los asistentes clínicos ayudan a evaluar síntomas, priorizar pacientes, analizar historias clínicas y preparar sesiones, mientras que las plataformas pueden simular casos clínicos con IA para entrenar a estudiantes de psicología o psiquiatría y es un aliado en campos como el de la psicopedagogía.
Retos éticos y limitaciones
Si bien la relación entre psicología e inteligencia artificial ha demostrado tener importantes y beneficiosas aplicaciones, no hay que olvidar que también está expuesta a una serie de retos éticos y limitaciones; entre ellos:
- Privacidad de los datos: muchos de ellos sensibles, privados y confidenciales, cuya seguridad se debe garantizar. Es fundamental que los usuarios comprendan cómo se usarán sus datos y den su aprobación explícita.
- Sesgos del algoritmo: los sistemas de IA son entrenados con datos a los que se aplican una serie de algoritmos que pueden estar sesgados por diferentes razones. Si este entrenamiento se hace con muestras no representativas de la sociedad (razas, géneros, edad, cultura, nivel socioeconómico…), los resultados pueden resultar discriminatorios e injustos y llevar a diagnósticos erróneos.
- Deshumanización de los tratamientos: aunque la inteligencia artificial simule la empatía o la emoción humana, no es capaz de tener una conexión real y una comprensión profunda de los problemas y eso puede conllevar una deshumanización de la atención.
- Supervisión: a pesar de los avances tecnológicos, la IA en psicología requiere una supervisión humana experta para interpretar los resultados, tomar decisiones clínicas informadas y garantizar el bienestar del paciente. Es fundamental que se utilice para complementar y no sustituir la terapia humana.
- Transparencia: muchos modelos de IA, especialmente las redes neuronales profundas, funcionan como “cajas negras”, lo que significa que es difícil entender cómo llegan a sus conclusiones. En un contexto clínico, la falta de transparencia puede ser problemática.
- Responsabilidad: cuando un sistema de IA comete un error en un diagnóstico o sugiere una intervención perjudicial, la cuestión de la responsabilidad se vuelve compleja. Es fundamental establecer líneas claras de responsabilidad para poder adjudicar esa responsabilidad.
- Manejar la complejidad: los sistemas de IA pueden tener dificultades para adaptarse a situaciones clínicas nuevas o complejas que no se hayan visto en sus datos de entrenamiento.
- Sobrediagnóstico: al igual que cualquier herramienta de diagnóstico, los sistemas de IA pueden cometer errores, llevando a diagnósticos incorrectos con consecuencias significativas para los pacientes.
Así, si bien se trata de una tecnología todavía en desarrollo, para que la IA en psicología sea una herramienta efectiva, debe desarrollarse con criterios éticos sólidos, supervisión profesional y enfoque humano. Abordar estos retos éticos y limitaciones requiere un enfoque multidisciplinario que involucre a psicólogos, científicos de la computación, éticos, legisladores y pacientes para garantizar que se utilice de manera responsable, segura y en beneficio del bienestar humano.
Bibliografía
- Fernández-Martínez, J. (2023). Inteligencia artificial para la salud mental: fundamentos y aplicaciones prácticas. Editorial Síntesis.
- García-Vega, E., & López-Pérez, M. (Eds.). (2022). Psicología digital: nuevas herramientas y desafíos para la práctica clínica. Pirámide.
- Martínez-González, A. (2021). La mente artificial: un diálogo entre la Psicología y la inteligencia artificial. Editorial Tecnos.
