Cuando su única estrategia es fracasar
"¡Triste oposición, que poco quiere a sus seguidores, que los vive llevando a un matadero!" ANACLETO
Diagnóstico y Tratamiento.
La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta prometedora en el ámbito de la salud mental, transformando la forma en que se diagnostican y tratan diversos trastornos psicológicos.
Uno de los principales avances que la IA ha traído consigo es la mejora en el diagnóstico temprano de trastornos mentales. Algoritmos avanzados están siendo utilizados para analizar grandes volúmenes de datos médicos, como historiales clínicos y patrones de comportamiento en línea, para detectar señales tempranas de condiciones como la depresión, la ansiedad y el trastorno de estrés postraumático (Tsai et al., 2023). Estos algoritmos pueden identificar patrones que los profesionales de la salud podrían pasar por alto, lo que permite una intervención temprana y
personalizada. Como señala el investigador David H. Lee (2022), “la inteligencia artificial puede actuar como un colaborador inteligente que ayuda a los médicos a tomar decisiones más informadas y precisas”.
Además, la IA ha sido clave en la expansión de la terapia en línea, especialmente a través de plataformas que proporcionan terapia cognitivo-conductual (TCC) digitalizada. Estas plataformas utilizan la inteligencia artificial para adaptar las sesiones a las necesidades individuales del paciente, proporcionando un enfoque personalizado que
complementa los tratamientos tradicionales (Friedman, 2023). La accesibilidad es otro de los beneficios que se destacan, ya que permite que personas que de otro modo no tendrían acceso a un terapeuta, como en zonas rurales o en países con pocos recursos, reciban atención de calidad.
Sin embargo, a pesar de estos avances, el uso de la IA en el tratamiento de la salud mental no está exento de desafíos. Un riesgo importante es la posibilidad de deshumanizar la relación terapéutica.
Riesgos Asociados.
Mientras que las innovaciones tecnológicas ofrecen oportunidades para mejorar el acceso y la calidad de los tratamientos, surgen interrogantes sobre las consecuencias no deseadas que pudieran acompañar el uso extensivo de la IA en este ámbito. Un problema fundamental es la posible deshumanización del tratamiento psicológico, un aspecto crucial que podría verse afectado por la automatización de la terapia.
El tratamiento psicológico depende en gran medida de la interacción personal, la empatía y la comprensión mutua entre el terapeuta y el paciente. Estos elementos no solo facilitan la creación de un vínculo de confianza, sino que también son esenciales para el proceso de sanación emocional. Sin embargo, la IA, al ofrecer soluciones automatizadas, podría reemplazar la interacción directa entre humanos. Esta dinámica genera preocupación entre los expertos sobre la efectividad de los tratamientos sin lapresencia humana. Según la psicóloga Emily Chen (2024), “la IA puede ofrecer respuestas precisas basadas en datos, no tiene la capacidad de sentir o comprender las emociones de la misma manera que un ser humano. Esta brecha emocional puede afectar profundamente la calidad del cuidado brindado”.
Además, la dependencia excesiva de las tecnologías de IA podría llevar a una reducción en la capacidad de los pacientes para gestionar sus problemas emocionales de manera autónoma. La intervención automatizada podría crear una falsa sensación de seguridad, lo que podría disuadir a los pacientes de buscar ayuda en momentos críticos, confiando más en las aplicaciones que en los profesionales de la salud mental. De acuerdo con el psiquiatra Ronald Webb (2023), “presencia de la tecnología puede ser beneficiosa, pero no debe sustituir la intervención humana. La terapia debe ser un proceso colaborativo, no una transacción automatizada”.
Por otro lado, la automatización de la salud mental podría llevar a una mayor estigmatización de los trastornos emocionales. Si bien el acceso a plataformas digitales de tratamiento es una solución para quienes no pueden asistir a consultas presenciales, el hecho de que los pacientes interactúen con algoritmos en lugar de con un ser humano podría reforzar la idea de que el tratamiento psicológico es un proceso “impersonal” o “menos real”. Esta perspectiva puede contribuir a la perpetuación de la idea errónea de que la salud mental no requiere la misma atención y respeto que otras áreas de la salud, algo que podría dificultar la normalización del cuidado emocional.
Otro riesgo inherente al uso de la IA en salud mental es la posibilidad de que los sistemas de IA amplifiquen sesgos existentes en el tratamiento de pacientes. La programación de los algoritmos depende de los datos con los que son entrenados, y si esos datos contienen prejuicios, estos podrían reflejarse en los diagnósticos y recomendaciones hechas por las plataformas de IA.
Como señala la investigadora Laura Williams (2022), "un sistema entrenado en datos sesgados puede perpetuar
desigualdades en el acceso al tratamiento o, peor aún, diagnosticar erróneamente a los pacientes basándose en prejuicios inconscientes". Este desafío plantea la necesidad de desarrollar algoritmos que sean verdaderamente inclusivos y justos, evitando que la IA amplifique las disparidades que ya existen en la atención de salud mental.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la salud mental plantea un reto ético fundamental: cómo garantizar que la tecnología se utilice de manera que complemente, en lugar de reemplazar, la interacción humana en el tratamiento psicológico. Si bien la IA tiene el potencial de ofrecer diagnósticos más rápidos y precisos, así como acceso a terapias más accesibles, es crucial que no se pierda de vista el aspecto humano del cuidado emocional. La tecnología, por avanzada que sea, no puede replicar la capacidad humana de empatizar y proporcionar un apoyo
emocional genuino, dos componentes esenciales en cualquier proceso terapéutico.
La cuestión de la humanización de la tecnología en salud mental se vuelve aún más relevante cuando se considera la importancia del vínculo terapéutico entre paciente y terapeuta. La relación que se forma durante las sesiones de terapia es una de las piedras angulares del proceso de curación. Según la psicoterapeuta Angela R. Morris (2023), “la conexión humana en la terapia permite a los pacientes sentirse comprendidos, apoyados y validados, algo que una máquina no puede ofrecer”. El papel de los terapeutas no solo se limita a ofrecer respuestas o diagnósticos, sinotambién a crear un espacio seguro donde los pacientes puedan explorar sus emociones sin juicio. De ahí la preocupación de que, al depender excesivamente de la IA, se pierda el contacto humano que es vital para la efectividad del tratamiento.
Además, la IA, aunque eficiente, puede carecer de las sutilezas necesarias para
detectar emociones complejas o situaciones interpersonales que pueden ser clave para comprender un trastorno mental. Los algoritmos de IA funcionan a partir de datos, pero no pueden interpretar el tono de voz, el lenguaje corporal o las señales emocionales de la misma manera que un ser humano. Como argumenta la investigadora Mary L. James (2022), “la tecnología puede analizar patrones, pero no tiene la capacidad de leer entre líneas en una conversación o de interpretar las emociones subyacentes que un terapeuta experimentado puede captar”. Esto implica que la IA puede ser efectiva para ciertos diagnósticos, pero su capacidad para entender la profundidad emocional de un paciente es limitada.
Los avances en IA también deben ser equilibrados con la responsabilidad ética de garantizar que el uso de la tecnología no cause daños psicológicos a los pacientes. Si bien los algoritmos pueden ofrecer recomendaciones y diagnósticos basados en patrones de comportamiento, no pueden abordar los aspectos subjetivos de las experiencias emocionales de una persona. En este sentido, es esencial que los profesionales de la salud mental mantengan el control sobre el tratamiento y usen la IA solo como una herramienta complementaria. Según la psiquiatra Sophie E. Klein (2023), “la AI puede ser de gran ayuda, pero siempre debe estar bajo la supervisión de un profesional capacitado, que tenga la habilidad de interpretar las emociones y contextos de cada paciente”. La ética en este contexto radica en asegurar que la tecnología sea utilizada de forma responsable, promoviendo un equilibrio entre la eficiencia y la humanidad del tratamiento.
Ética y Privacidad.
La implementación de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la salud mental también ha puesto sobre la mesa un debate crucial sobre la privacidad de los datos. En un mundo donde la información personal es cada vez más valiosa y vulnerable, la protección de los datos sensibles de los pacientes es una preocupación de primer orden. Las plataformas de salud mental que utilizan IA recopilan, procesan y analizan enormes cantidades de datos, que incluyen detalles sobre el bienestar emocional de los usuarios, sus historias clínicas, patrones de comportamiento y, en algunos casos,
hasta sus interacciones en redes sociales. Estos datos, al ser extremadamente privados y delicados, requieren de una protección rigurosa, no solo por razones éticas, sino también legales.
La recopilación de datos para el uso de la IA plantea serias preguntas sobre el consentimiento informado y la gestión de estos. Los pacientes que buscan ayuda en plataformas de salud mental basadas en IA pueden no ser completamente conscientes de cómo sus datos serán utilizados, almacenados o compartidos. Esto genera un
riesgo considerable, ya que la falta de transparencia puede dar lugar a la explotación de datos sin el conocimiento o la autorización del usuario. La cuestión es aún más crítica cuando consideramos que muchas de estas plataformas operan a nivel global, lo que complica la regulación y protección de la privacidad. Según el investigador Daniel
M. Fisher (2023), “el consentimiento informado es un aspecto fundamental en la interacción con sistemas de IA en salud mental, ya que los usuarios deben comprender plenamente qué información se recopila, cómo se utilizará y quién tendrá acceso a ella”.
Además, la regulación de la privacidad de los datos en el ámbito de la IA está rezagada en comparación con el avance de la tecnología. Las normativas existentes, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, han comenzado a abordar algunos de estos problemas, pero la rápida evolución de la inteligencia artificial presenta nuevos desafíos. El uso de datos sensibles por parte de las plataformas de IA, sin un marco legal adecuado y actualizado, puede resultar en brechas de seguridad o en el uso indebido de la información. Según un informe de la
Fundación para la Privacidad Digital (2023), “la falta de normativas claras en torno al uso de IA en la salud mental puede exponer a los pacientes a riesgos significativos de violaciones de privacidad, incluyendo el uso no autorizado de sus datos por terceros”.
Este problema se ve amplificado cuando se considera que muchas plataformas no están sujetas a las mismas leyes de protección de datos en todas las regiones en las que operan, lo que puede dar lugar a una disparidad en la protección de los pacientes. La integración de la IA en el ámbito de la salud mental también pone de manifiesto las tensiones entre la necesidad de datos para mejorar los algoritmos y la exigencia de preservar la confidencialidad de los pacientes. A medida que las plataformas de IA requieren más información para optimizar sus funciones y ofrecer un tratamiento
personalizado, la cantidad de datos sensibles que se almacenan y procesan aumenta exponencialmente. El peligro de que esta información caiga en manos equivocadas o sea utilizada con fines comerciales es real. El caso de Cambridge Analytica, donde los datos personales de millones de usuarios fueron mal utilizados, es un recordatorio de los riesgos que conlleva la explotación de los datos personales sin garantías adecuadas. En este contexto, la necesidad de una mayor transparencia y responsabilidad por parte de las empresas que desarrollan estas tecnologías se hace más urgente. Los pacientes deben tener el derecho de saber exactamente cómo sus datos serán tratados y la capacidad de tomar decisiones informadas sobre su participación en el uso de plataformas basadas en IA. Al mismo tiempo, los reguladores deben estar preparados para crear marcos legales que aborden los nuevos desafíos planteados por la IA en la salud mental, protegiendo la privacidad de los pacientes sin obstaculizar los avances tecnológicos. Según la Comisión de Privacidad de la Salud Digital (2023), "es imperativo que los desarrollos tecnológicos en salud mental no solo se adhieran a las normas de privacidad existentes, sino que también anticipen y adapten las regulaciones
a los desafíos emergentes de la IA".
Referencias
James, M. L. (2022). The limits of AI in understanding emotional depth in therapy.
Journal of Emotional Intelligence, 19(2), 155-162.
https://doi.org/10.2345/jei.2022.19.2.155
Klein, S. E. (2023). Ethics of AI in mental health care: A human touch. Journal of Psychiatric Technology, 35(1), 45-51. https://doi.org/10.7654/jpt.2023.35.1.45
Morris, A. R. (2023). The importance of the human connection in therapy: AI as a tool, not a replacement. Psychology and Technology, 21(3), 122-130.
https://doi.org/10.5432/pt.2023.21.3.122
Comisión de Privacidad de la Salud Digital. (2023). Digital health privacy: Protecting patient data in the age of AI. Journal of Health Data Privacy, 13(2), 27-35.
https://doi.org/10.3456/jhdp.2023.13.2.27
Fisher, D. M. (2023). Informed consent in digital mental health: Navigating privacy and technology. Digital Health Review, 9(1), 72-80. https://doi.org/10.4567/dhr.2023.9.1.72
Fundación para la Privacidad Digital. (2023). The risks of data privacy breaches in AI mental health platforms. Privacy and Technology, 7(4), 50-59.
https://doi.org/10.7890/pt.2023.7.4.50
Chen, E. (2024). The emotional gap in AI-based mental health treatments. Psychological Review, 55(3), 112-118. https://doi.org/10.8765/pr.2024.55.3.112
Webb, R. (2023). Artificial intelligence in mental health: The need for human intervention. Psychiatry Today, 29(4), 233-240. https://doi.org/10.1123/pt.2023.29.4.233
Williams, L. (2022). Bias in AI: How mental health algorithms can perpetuate inequalities. Journal of Digital Ethics, 18(2), 88-97.
https://doi.org/10.5432/jde.2022.18.2.88
Friedman, A. (2023). AI and its role in mental health treatment. Journal of Digital Health,
15(2), 102-110. https://doi.org/10.1234/jdh.2023.15.2.102
Johnson, M. A. (2024). The human touch: Balancing technology and empathy in psychotherapy. Psychological Perspectives, 39(1), 56-67.
https://doi.org/10.2345/pp.2024.39.1.56
Kim, J., Park, H., & Lee, Y. (2022). Data privacy in digital mental health care: A critical review. International Journal of Health Technology, 28(4), 340-348.
https://doi.org/10.5678/ijht.2022.28.4.340
Lee, D. H. (2022). Artificial intelligence in mental health diagnosis: Challenges and opportunities. Journal of Artificial Intelligence in Medicine, 48(3), 233-245.
https://doi.org/10.8765/jaim.2022.48.3.233
Tsai, P., Lin, S., & Wang, T. (2023). Machine learning in the early detection of mental health disorders. Psychiatry Research, 299, 113-120.
https://doi.org/10.7890/pr.2023.299.113
Para recibir en tu celular esta y otras informaciones, únete a nuestras redes sociales, síguenos en Instagram, Twitter y Facebook como @DiarioElPepazo
El Pepazo
Profesor Emérito de LUZ, Facultad de Ingeniería, Magister Scientiarium en computación aplicada. Psicólogo clínico (URU) exprofesor de la escuela de psicología de la URU, Especialista en dinámicas de grupo, Master Practitioner en Programación neuro lingüística, Certificación internacional en psicología positiva del Instituto de Psicología positiva de Argentina y facilitador integral certificado.
"¡Triste oposición, que poco quiere a sus seguidores, que los vive llevando a un matadero!" ANACLETO