Durante décadas, el diagnóstico de salud mental se ha basado en gran medida en evaluaciones subjetivas: largas conversaciones entre médicos y pacientes, analizando grupos de síntomas que a menudo se superponen o se presentan de manera inconsistente. Ahora está surgiendo una nueva era, impulsada por el potencial de la inteligencia artificial para identificar “biomarcadores digitales” que evalúen objetivamente el bienestar mental. Este cambio podría revolucionar la forma en que entendemos y tratamos afecciones como la depresión, la ansiedad e incluso las ideas suicidas, pero también plantea cuestiones críticas sobre la privacidad y la confiabilidad de las evaluaciones basadas en tecnología.
El auge de los biomarcadores digitales
La idea central es simple: nuestros comportamientos diarios (patrones de habla, expresiones faciales, ciclos de sueño e incluso variabilidad del ritmo cardíaco) dejan un rastro digital que la IA puede analizar. Empresas como Deliberate AI ya están desarrollando herramientas que utilizan estos marcadores para predecir estados mentales con una precisión sorprendente. En un estudio, el análisis de IA de las señales vocales por sí solo identificó correctamente los síntomas depresivos en el 79% de los casos, igualando la precisión de una evaluación clínica tradicional.
Esto no es sólo teórico. La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. incluyó recientemente la tecnología de Deliberate AI en un programa piloto, lo que podría allanar el camino para su uso como criterio de valoración en ensayos clínicos. El atractivo es claro: la IA puede proporcionar un seguimiento continuo y en tiempo real, algo imposible con visitas poco frecuentes al médico. Una persona podría registrarse diariamente a través de un chatbot, mientras el software analiza su voz y expresiones faciales para detectar cambios sutiles en su estado de ánimo o comportamiento.
La larga búsqueda de marcadores objetivos
La búsqueda de marcadores biológicos de enfermedades mentales ha estado en marcha durante décadas. A mediados del siglo XX, los investigadores esperaban identificar indicadores objetivos a través de niveles de neurotransmisores, desequilibrios hormonales o imágenes cerebrales. Sin embargo, estos esfuerzos siempre fueron insuficientes. Thomas Insel, exdirector del Instituto Nacional de Salud Mental, admitió en 2017 que, a pesar de una financiación de 20.000 millones de dólares, su agencia no logró avances significativos en la reducción de las tasas de suicidio ni en la mejora de los resultados de la recuperación.
El enfoque digital representa una nueva esperanza. A diferencia de los marcadores biológicos, las huellas digitales están fácilmente disponibles a través de los dispositivos que ya utilizamos: teléfonos inteligentes, relojes inteligentes e incluso asistentes de voz. Los avances en IA han hecho posible analizar este vasto flujo de datos, identificando patrones que los humanos podrían pasar por alto. Los investigadores han encontrado correlaciones entre la depresión y tonos vocales más planos, velocidades de habla reducidas e incluso una mayor inquietud medida por sensores portátiles.
La promesa y el peligro del diagnóstico basado en IA
Si tienen éxito, los biomarcadores digitales podrían personalizar los planes de tratamiento y prevenir las crisis antes de que ocurran. Por ejemplo, la IA podría detectar cambios sutiles en los patrones del habla o las expresiones faciales que indican un empeoramiento de la depresión, lo que permitiría a los médicos ajustar las dosis de los medicamentos o recomendar intervenciones antes de que un paciente caiga en un episodio grave. Algunas empresas incluso están explorando la predicción del suicidio basada en inteligencia artificial, buscando signos reveladores como una consistencia antinatural en el habla o movimientos faciales erráticos.
Sin embargo, la transición no está exenta de riesgos. Las preocupaciones sobre la privacidad son primordiales: el monitoreo constante de los datos personales plantea preguntas sobre quién tiene acceso a esta información y cómo se utiliza. Más fundamentalmente, está la cuestión de la confiabilidad. Los algoritmos de IA pueden estar sesgados y los diagnósticos erróneos podrían tener consecuencias devastadoras. Como advirtió un investigador: “El reloj de alguien podría decir que está bien incluso cuando no es así, y por eso nadie le escuchará”.
El futuro de la atención psiquiátrica
La Asociación Estadounidense de Psiquiatría está abordando con cautela la integración de biomarcadores digitales y ha establecido un subcomité para evaluar las tecnologías emergentes. El objetivo no es reemplazar por completo la interacción humana, sino complementarla con datos objetivos. La asociación planea incluir biomarcadores prometedores como tecnologías “emergentes”, proporcionando un respaldo tentativo mientras se realizan más investigaciones.
El resultado final sigue siendo incierto, pero la tendencia es clara: la psiquiatría está entrando en una nueva era, en la que la IA desempeña un papel cada vez más importante en el diagnóstico y el tratamiento. Que esto conduzca a una atención más eficaz o a consecuencias no deseadas dependerá de con qué cuidado naveguemos por los desafíos éticos y prácticos que tenemos por delante.
El campo está evolucionando rápidamente y los próximos años determinarán si los biomarcadores digitales se convertirán en una herramienta de diagnóstico convencional o seguirán siendo una aplicación de nicho. Por ahora, el potencial es innegable, pero la necesidad de una implementación cautelosa es aún mayor.
