La inteligencia artificial permite mejoras cualitativas enormes en el terreno de la salud, desde mejorar el diagnóstico precoz de enfermedades graves, como el cáncer de mama o el melanoma, pasando por la predicción de una insuficiencia renal con días de antelación, hasta aplicaciones en la telemedicina.
Los algoritmos de machine learning, principalmente, son los culpables de estos avances en medicina, unos avances que pueden mejorar la calidad de vida de cientos de miles de pacientes y de, potencialmente, salvar muchas vidas.
Ante todo, la inteligencia artificial aplicada a la salud mental contribuye a reducir los costes médicos de tratamiento de la salud mental. Estos costes, en total en España, superan los 80.000 millones de euros. Las herramientas que incorporan la inteligencia artificial permiten ayudar al diagnóstico, en la mayor parte de los casos, y contribuir al tratamiento, en cierta medida al menos.
Por ejemplo, eB2 MindCare. Esta aplicación española funciona recogiendo la actividad del paciente en el mundo digital: su movilidad, actividad física, uso del móvil, actividad social, sueño o estado emocional. Al analizar la información obtenida se hace posible conocer, prever e interpretar el comportamiento de los pacientes. De esta manera, es factible ofrecerles una atención personalizada.
Psiquiatría computacional
En términos generales, la psiquiatría computacional abarca dos enfoques: el basado en datos y el basado en la teoría. Los enfoques basados en datos aplican métodos de aprendizaje automático a datos de alta dimensión para mejorar la clasificación de la enfermedad, predecir los resultados del tratamiento o mejorar la selección del tratamiento.
Los enfoques basados en la teoría utilizan modelos que instancian el conocimiento previo en múltiples niveles de análisis y abstracción. La psiquiatría computacional tiene como fin el de mejorar la comprensión, el diagnóstico, la predicción y el tratamiento de los trastornos mentales.
Una de las maneras en que la IA puede ayudar o, incluso, reemplazar a expertos humanos, es a través de la combinación de la neuroimagen de fMRI (imagen por resonancia magnética funcional) con datos como las respuestas a encuestas, MRI funcionales y estructurales, datos de comportamiento, datos extraídos de entrevistas (se refieren básicamente al diálogo) y evaluaciones psicológicas.
Otro ejemplo lo tenemos en la aplicación Quartet Health. Con ella se examinan las historias clínicas y los patrones de comportamiento de los pacientes para descubrir problemas de salud mental no diagnosticados.
La Inteligencia Artificial tiene un gran recorrido en el terreno de la salud mental. Por ejemplo, puede ayudar a los investigadores a descubrir síntomas físicos de trastornos mentales y comprobar la efectividad de varias intervenciones. Además, podría encontrar nuevos patrones en nuestros comportamientos sociales, o ver dónde y cuándo una determinada intervención terapéutica es efectiva.
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