.

Karolin Schnoor

Inteligencia Artificial

IA para aumentar la calidad y la cantidad de la terapia de salud mental

1

Utilizar procesamiento del lenguaje natural para analizar las sesiones puede señalar los puntos fuertes y débiles de los psicoterapeutas y dar pistas sobre qué terapias funcionan mejor en cada paciente. El mayor reto reside en acceder al contenido de unas conversaciones tan íntimas

  • por Charlotte Jee | traducido por Ana Milutinovic
  • 10 Diciembre, 2021

Kevin Cowley recuerda muchas cosas del 15 de abril de 1989. Había ido en autobús hasta el estadio de fútbol de Hillsborough en Sheffield (Inglaterra) para ver la semifinal de la Copa de la Liga Inglesa entre Nottingham Forest y Liverpool. Tenía 17 años. Era una tarde maravillosa y soleada. Los aficionados llenaban las gradas.

Recuerda que la gente le presionaba con tanta fuerza que no podía sacar las manos de los bolsillos. Recuerda que la barrera de seguridad se rompió y se derrumbó tras él cuando su equipo estuvo a punto de marcar y la multitud saltó.

Cientos de personas cayeron como fichas de dominó. Cowley acabó arrastrado. Recuerda cómo recuperó la conciencia entre muertos y moribundos, aplastado por el peso de los cuerpos. Recuerda el olor a orina y sudor, el sonido de hombres llorando. Recuerda mirar a los ojos a uno que se movía a su lado y que luego subió sobre él pisándolo para salvarse. Todavía se pregunta si ese hombre fue una de las 94 personas que murieron ese día.

Estos recuerdos han atormentado a Cowley durante toda su vida adulta. Durante 30 años sufrió flashbacks e insomnio. Tenía problemas para trabajar, pero estaba demasiado avergonzado para hablarlo con su esposa. Intentó bloquear sus recuerdos con alcohol. En 2004, un médico lo mandó a un psicoterapeuta en prácticas, pero eso no le ayudó y lo abandonó tras un par de sesiones.

Pero hace dos años vio un anuncio de psicoterapia en internet y decidió intentarlo de nuevo. Después de docenas de sesiones regulares en las que su psicoterapeuta y él hablaron por mensajes de texto, Cowley, que tiene 49 años, por fin se está recuperando del trastorno severo de estrés postraumático. "Es asombroso cómo unas pocas palabras pueden cambiar una vida", resalta el director científico de Ieso, la clínica de salud mental de Reino Unido que trata a Cowley, Andrew Blackwell.

Lo crucial son las palabras adecuadas en el momento más oportuno. Blackwell y sus colegas de Ieso son pioneros en un nuevo enfoque de atención de salud mental en el que un sistema de inteligencia artificial (IA) analiza el lenguaje utilizado en las sesiones de psicoterapia. La idea consiste en usar procesamiento del lenguaje natural (PLN) para identificar qué partes de una conversación entre el psicoterapeuta y el paciente, qué tipos de expresiones e intercambio de palabras, parecen ser más efectivas para tratar diferentes trastornos.

El objetivo es ofrecer a los psicoterapeutas una mejor comprensión de lo que hacen, ayudarles a mantener un alto nivel de atención e impulsar el aprendizaje de los aprendices. En medio de un déficit global en este servicio, una forma automatizada de control de calidad podría ser esencial para ayudar a las clínicas a satisfacer la demanda.

En última instancia, el enfoque podría revelar cómo funciona exactamente la psicoterapia, algo sobre lo que los médicos y los investigadores aún no saben casi nada. Una nueva comprensión de los ingredientes activos de la psicoterapia podría abrir la puerta a la atención de salud mental personalizada, lo que permitiría a los médicos adaptar los tratamientos psiquiátricos a los pacientes particulares de la misma manera que cuando prescriben medicamentos.

El don de la palabra

El éxito de la psicoterapia y de la ayuda profesional depende, al fin y al cabo, de las palabras pronunciadas entre dos personas. A pesar de que la psicoterapia existe en su forma moderna desde hace décadas, todavía no sabemos cómo funciona una gran parte sorprendente de la misma. Por lo general, se considera crucial que el psicoterapeuta y el paciente tengan una buena relación, pero puede ser difícil predecir si una técnica concreta, aplicada a un problema específico, dará resultados o no. En comparación con el tratamiento de las enfermedades físicas, la calidad de la atención de la salud mental es deficiente. Las tasas de recuperación se han estancado y, en algunos casos, han empeorado desde que se desarrollaron los tratamientos.

Los investigadores llevan años intentado estudiar la psicoterapia conversacional para descubrir los secretos de por qué algunos psicoterapeutas obtienen mejores resultados que otros. Puede ser tanto por arte como por ciencia, depender de la experiencia y del instinto de los psicoterapeutas calificados. Hasta ahora ha sido prácticamente imposible calcular qué funciona y por qué.  El investigador de psicoterapia de la Universidad de Utah (EE. UU.) Zac Imel recuerda haber tratado de analizar a mano las transcripciones de las sesiones de psicoterapia. Pero admite: "Eso lleva una eternidad y los tamaños de las muestras son enormes. Por eso, no hemos aprendido mucho ni siquiera después de varias décadas haciéndolo".

La IA está cambiando eso. El tipo de aprendizaje automático que realiza traducción automática puede analizar rápidamente grandes cantidades de lenguaje. Eso da acceso a los investigadores a una interminable fuente de datos no explotados: al lenguaje que usan los psicoterapeutas. Los investigadores creen que pueden utilizar esos datos para dar ese impulso a la psicoterapia que tanto tiempo se esperaba. El resultado podría ser que más personas mejoren y mantengan una buena salud mental.

Blackwell y sus colegas no son los únicos que persiguen esta idea. La empresa de EE. UU. Lyssn está desarrollando una tecnología similar. Lyssn fue cofundada por Imel y el CEO David Atkins, quien estudia psicología y aprendizaje automático en la Universidad de Washington (EE. UU.).

Ambos grupos entrenan a sus IA con transcripciones de sesiones de psicoterapia. Para entrenar modelos de PLN, se anotan manualmente cientos de transcripciones para resaltar el papel de las palabras de los psicoterapeutas y los pacientes en un punto concreto de la sesión. Por ejemplo, una sesión puede comenzar con el psicoterapeuta saludando a su paciente y luego pasaría a hablar de su estado de ánimo. A continuación, el psicoterapeuta puede sentir empatía por los problemas del paciente y preguntar si ha practicado los ejercicios propuestos en la sesión anterior. 

La tecnología funciona de manera similar a un algoritmo de análisis de sentimientos que puede decir si una crítica de película es positiva o negativa, o una herramienta de traducción que aprende a mapear entre inglés y chino. Pero en este caso, la IA convierte el lenguaje natural a una especie de código de barras o huella dactilar de una sesión de psicoterapia que revela el papel de diferentes expresiones.

La huella digital de una sesión puede mostrar cuánto tiempo se dedicó a la terapia constructiva frente a la charla general. Estudiar ese análisis puede ayudar a los psicoterapeutas a centrarse más en lo primero en las sesiones futuras, opina el director clínico de Ieso, Stephen Freer, que supervisa a los aproximadamente 650 psicoterapeutas de la clínica.

Crisis inminente

Los problemas que están abordando tanto Ieso como Lyssn son urgentes. La historia de Cowley destaca dos deficiencias importantes en la provisión de atención de salud mental: el acceso y la calidad. Cowley sufrió durante 15 años antes de que le ofrecieran tratamiento, y la primera vez que lo probó, en 2004, no le ayudó. Pasaron otros 15 años antes de que recibiera un tratamiento que sí funcionó.

La experiencia de Cowley es extrema, pero no infrecuente. Las advertencias de una crisis de salud mental inminente ignoran una verdad básica: ya estamos en esa crisis cuando aparecen. A pesar de que el estigma está desapareciendo lentamente, la mayoría de las personas que necesitan ayuda por un problema de salud mental todavía no la obtienen. Aproximadamente uno de cada cinco de nosotros sufre una enfermedad mental en algún momento dado, pero el 75 % de las personas con enfermedades mentales no reciben ningún tipo de ayuda.

Y de los que sí la reciben, solo alrededor de la mitad puede esperar recuperarse en los mejores sistemas de salud mental del mundo, asegura Blackwell. En una charla TED que dio el año pasado, afirmó: "Si fuéramos a un hospital con una pierna rota y nos dijeran que hay una probabilidad de 50 % de que se arregle, no nos parecería aceptable. Creo que podemos desafiarnos a tener expectativas más altas".

La pandemia ha agravado el problema, pero no lo ha creado. Este problema tiene que ver fundamentalmente con la oferta y demanda. La demanda viene de nuestra parte, nuestros números aumentaron por una de las experiencias colectivas más exigentes que se recuerden. El problema de la oferta consiste en la escasez de buenos psicoterapeutas.

Ieso y Lyssn quieren solucionar eso. Según Freer, la gente suele abordar el problema del suministro con la suposición de que podemos tener más psicoterapeutas o mejores, pero no ambas cosas. Él opina: "Creo que eso es un error. Considero que lo que estamos viendo es que se pueden tener ambos". En otras palabras, Ieso cree que se puede aumentar el acceso a la atención y utilizar inteligencia artificial para ayudar a gestionar la calidad.

Ieso es uno de los mayores proveedores respaldado por el Servicio Nacional de Salud (NHS) de Reino Unido que ofrece psicoterapia a través de internet por texto o vídeo. Hasta ahora, sus terapeutas han brindado más de 460.000 horas de terapia cognitivo-conductual (TCC, una técnica eficaz y de uso común que ayuda a las personas a manejar sus problemas cambiando la forma en la que piensan y cómo se comportan) a alrededor de 86.000 pacientes, tratando una variedad de enfermedades mentales, incluidos trastornos del estado de ánimo, ansiedad, depresión y trastorno de estrés postraumático.

Ieso afirma que su tasa de recuperación media para todos los trastornos es del 53 %, en comparación con la media nacional del 51 %. Esa diferencia parece pequeña, pero con 1,6 millones de derivaciones para psicoterapia de conversación en Reino Unido cada año, representa a decenas de miles de personas que, de lo contrario, todavía podrían estar enfermas. Y la empresa cree que puede llegar a más.

Desde 2013, Ieso se ha centrado en la depresión y en el trastorno de ansiedad generalizada, y ha utilizado técnicas basadas en datos (de las cuales el PLN es una parte fundamental) para aumentar drásticamente las tasas de recuperación de esas afecciones. Según Ieso, su tasa de recuperación en 2021 para la depresión ha sido del 62 % (en comparación con la media nacional del 50 %) y del 73 % para el trastorno de ansiedad generalizada (en comparación con el promedio nacional del 58 %). 

Ieso resalta que se ha dedicado más a la ansiedad y a la depresión, en parte, porque son dos de los trastornos mentales más frecuentes. Pero también responden mejor a la TCC que otros, como el trastorno obsesivo compulsivo. Aún no está claro hasta qué punto la clínica puede extender su éxito, pero planea empezar a enfocarse en más trastornos.

En teoría, el uso de IA para monitorizar la calidad de la terapia permitiría que los médicos traten a más pacientes, porque una terapia mejor significa menos sesiones poco productivas, aunque Ieso aún no ha estudiado el impacto directo del PLN en la eficacia de la atención.

Freer detalla: "Actualmente, con 1.000 horas de terapia, podemos tratar a entre 80 y 90 pacientes. Estamos intentando mover ese límite y preguntar: ¿Se pueden tratar a 200, 300, incluso 400 pacientes con la misma cantidad de horas de terapia?

A diferencia de Ieso, Lyssn no ofrece terapia en sí. En cambio, proporciona su software a otras clínicas y universidades, en Reino Unido y EE. UU., para el control de calidad y la formación.

En EE. UU., los pacientes de Lyssn disponen de un programa de tratamiento en remoto con medicamentos opioides en California (EE. UU.) que intenta monitorizar la calidad de la atención brindada por sus proveedores. La empresa también trabaja con la Universidad de Pensilvania (EE. UU.) para formar con su tecnología a psicoterapeutas de TCC en Filadelfia (EE. UU.).

En Reino Unido, Lyssn trabaja con tres organizaciones, incluida la clínica independiente Trent Psychological Therapies Service, que, como Ieso, se encarga de proporcionar atención de salud mental en nombre del por del NHS. Trent PTS todavía está probando el software. Como el modelo de PLN se construyó en EE. UU., la clínica tuvo que trabajar con Lyssn para que reconociera los acentos regionales británicos.

El director de Servicios Clínicos de Trent PTS, Dean Repper, cree que el software podría ayudar a los psicoterapeutas a estandarizar las mejores prácticas. "Uno pensaría que los psicoterapeutas que llevan muchos años trabajando obtendrían los mejores resultados. Pero no es así, necesariamente", añade. Lo compara con la conducción: "Cuando aprendemos a conducir un coche, nos enseñan a hacer una serie de cosas seguras. Pero, después de un tiempo, dejamos de hacer algunas de esas cosas seguras y tal vez nos llegan algunas multas por exceso de velocidad".

Mejorar, no sustituir

El objetivo de la IA es mejorar la atención humana, no reemplazarla. La escasez de atención de salud mental de calidad no se resolverá con soluciones rápidas a corto plazo. Abordar ese problema también requerirá reducir el estigma, aumentar la financiación y mejorar la educación. Blackwell, en particular, descarta muchas de las afirmaciones que se hacen a favor de la IA. "Hay una cantidad peligrosa de exageraciones", opina.

Por ejemplo, ha habido mucho ajetreo sobre algunas cosas como chatbot, psicoterapeutas y la monitorización 24 horas mediante apps, que a menudo se venden como Fitbits para la mente. Pero la mayor parte de esta tecnología se encuentra en algún lugar entre "años de distancia" y "nunca sucederá".

"No se trata de las apps de bienestar ni de otras cosas por el estilo. Poner una app en la mano de alguien con la idea de que va a tratar su depresión probablemente solo sirva para evitar que busque ayuda", resalta Blackwell.

Sin embargo, un problema del intento de que la psicoterapia se base más en evidencias significa pedir a psicoterapeutas y pacientes que hagan públicas sus conversaciones privadas. ¿Se opondrán los psicoterapeutas a que su desempeño profesional sea monitorizado de esta manera?

Repper anticipa cierta resistencia: "Esta tecnología representa un desafío para los psicoterapeutas. Es como si tuvieran a alguien más en su despacho por primera vez, transcribiendo todo lo que dicen". Al principio, Trent PTS solo está usando el software de Lyssn con aprendices, que ya esperan ser monitorizados. Cuando esos psicoterapeutas estén capacitados, Repper piensa que podrían aceptar seguir siendo monitorizados porque estarán acostumbrados. Es posible que los psicoterapeutas más experimentados necesiten estar más convencidos de sus beneficios.

Lo importante no es usar la tecnología como una especie de castigo, sino como un apoyo, resalta Imel, que antes era psicoterapeuta y cree que muchos agradecerán la información adicional. Y confiesa: "Es difícil estar a solas con los pacientes. Cuando todo tu trabajo consiste en sentarse en un despacho privado con otra persona durante 20 o 30 horas a la semana, sin recibir comentarios de colegas, mejorar puede ser realmente difícil".

Freer está de acuerdo. En Ieso, los psicoterapeutas hablan con sus supervisores sobre el feedback de la IA. La idea consiste en que los psicoterapeutas tomen el control de su desarrollo profesional, mostrándoles en qué son buenos (cosas de las que otros psicoterapeutas pueden aprender) y no tan buenos (cosas en las que podrían trabajar más).

Ieso y Lyssn acaban de empezar, pero existe un claro potencial para aprender cosas sobre la psicoterapia que solo se revelan al extraer conjuntos de datos suficientemente grandes. Atkins menciona un metanálisis publicado en 2018 que reunió alrededor de 1.000 horas de terapia sin ayuda de IA. "Lyssn procesa eso en un día", subraya. Nuevos estudios publicados tanto por Ieso como por Lyssn analizan decenas de miles de sesiones.

Por ejemplo, en un artículo publicado en JAMA Psychiatry en 2019, los investigadores de Ieso describieron un modelo de PLN de aprendizaje profundo que había sido entrenado para categorizar las expresiones de los psicoterapeutas con más de 90.000 horas de sesiones de TCC con alrededor de 14.000 pacientes. El algoritmo aprendió a distinguir si diferentes frases y partes breves de conversación eran ejemplos de algunos tipos específicos de conversación basada en TCC, como comprobar el estado de ánimo del paciente, establecer y revisar los ejercicios (en los que los pacientes practican las habilidades aprendidas en una sesión), discutir métodos de cambio, planificar el futuro, etcétera, o no estaban relacionados con la TCC, sino que se trataba de una conversación más general.

Los investigadores demostraron que proporciones más altas de conversación basada en TCC se correlacionaban con mejores tasas de recuperación, según métricas estándar autoinformadas utilizadas en todo Reino Unido, y afirman que sus resultados validan la TCC como tratamiento, que ya se considera eficaz en general. Pero este estudio es uno de los primeros experimentos a gran escala que respalda esa suposición común.

En un artículo publicado este año, el equipo de Ieso analizó las expresiones de los pacientes en vez de las de los psicoterapeutas. Descubrieron que un mayor número de lo que denominan respuestas de "cambio-conversación activa" (que sugieren un deseo de cambiar, como "ya no quiero vivir así") y "cambio-conversación de exploración" (evidencia de que el paciente está reflexionando sobre las formas de cambiar) se asociaban con mayores probabilidades de mejora fiable y compromiso. No identificar este tipo de declaraciones podría ser una señal de advertencia de que el curso actual de la terapia no funciona. En la práctica, también sería posible estudiar las transcripciones de las sesiones en busca de pistas sobre qué dicen los psicoterapeutas para provocar tal comportamiento y enseñar a otros psicoterapeutas a hacer lo mismo.

Esto es valioso, opina la psicóloga clínica de la Universidad de Oxford (Reino Unido) Jennifer Wild, que cree que estos estudios ayudan al campo, hacen que la psicoterapia se base más en evidencias y justifican cómo se forman los psicoterapeutas.

La experta detalla: "Uno de los beneficios de estos hallazgos es que, cuando enseñamos a los médicos, ahora podemos señalar que la investigación muestra que cuanto más se adhieran al protocolo, más cambios en los síntomas obtendrán. Puede que uno tenga ganas de improvisar, pero hay que centrarse en el tratamiento, porque sabemos que funciona y cómo funciona. Creo que eso es lo importante, y se trata de algo nuevo".

Estas técnicas de inteligencia artificial también se podrían usar para ayudar a relacionar a los pacientes con psicoterapeutas específicos y determinar qué tipos de terapia funcionarán mejor para cada paciente concreto. Wild añade: "Pienso que por fin obtendremos más respuestas sobre qué técnicas de tratamiento funcionan mejor para qué combinaciones de síntomas".

Pero esto es solo el inicio. Un gran proveedor de atención médica como Kaiser Permanente en California podría ofrecer tres millones de sesiones de terapia al año, según Imel, "pero no tienen ni idea de lo que ocurre en esas sesiones, y eso parece un desperdicio terrible". Por ejemplo, si un proveedor de atención médica trata a tres millones de personas por enfermedades cardíacas, sabe cuántas recibieron el tratamiento con estatinas y si las tomaron o no. Y resalta: "Podemos hacer ciencia a nivel de población sobre eso. Creo que podríamos empezar a hacer cosas similares en psicoterapia".

Blackwell está de acuerdo: "De hecho, podríamos entrar en la era de medicina personalizada en psicología y psiquiatría dentro de los próximos cinco años".

En última instancia, es posible combinar distintos tratamientos. Los seguros médicos en EE. UU. cubren alrededor de 450 tipos diferentes de psicoterapia, detalla Blackwell. Desde fuera, se podría pensar que cada uno es tan bueno como el otro. "Pero si hiciéramos una especie de análisis químico de la terapia, creo que encontraríamos que hay ciertos ingredientes activos que probablemente provienen de una variedad de marcos teóricos", resalta. Blackwell quiere poder reunir una selección de ingredientes de diferentes terapias para un paciente específico. "Esos ingredientes podrían formar un tipo de tratamiento completamente nuevo que aún no tiene un nombre", explica.

Una posibilidad interesante consiste en utilizar estas herramientas para ver qué están haciendo los psicoterapeutas con resultados especialmente buenos y enseñar a otros a hacer lo mismo. Freer asegura que entre el 10 % y el 15 % de los psicoterapeutas con los que trabaja "hacen algo mágico". Y añade: "Hay algo que están haciendo de manera constante, con gran número de pacientes, a lo que los curan y permanecen así. ¿Eso se podría aprender?"

También cree que la persona que trató a Kevin Cowley es ese tipo de psicoterapeuta. Y concluye: "Por eso pienso que la historia de Kevin es tan poderosa. Piense en cuántos años ha estado sufriendo e imagínese qué hubiera pasado si Kevin hubiera tenido acceso a esa atención cuando tenía 17 o 18 años".

Inteligencia Artificial

 

La inteligencia artificial y los robots están transformando nuestra forma de trabajar y nuestro estilo de vida.

  1. De predicar el pastafarismo a votar leyes: el experimento en Minecraft que creó una sociedad propia con IA

    Un experimento en Minecraft con personajes impulsados por IA demostró que, de manera autónoma, pueden desarrollar comportamientos similares a los humanos, como hacer amigos, inventar roles laborales o incluso difundir una religión como el pastafarismo entre sus compañeros para ganar adeptos

  2. La "sustancia" del algoritmo: la IA cada vez está más cerca de actuar por nosotros

    En un futuro cercano, la IA no solo será capaz de imitar nuestra personalidad, sino también de actuar en nuestro nombre para llevar a cabo tareas humanas. Sin embargo, esto da lugar a nuevos dilemas éticos que aún deben ser resueltos

    Agentes de IA, hacia un futuro con algoritmos humanos y dilemas éticos complejos
  3. Por qué medir la IA sigue siendo un desafío pendiente

    Los benchmarks, diseñados para evaluar el rendimiento de una IA, a menudo están basados en criterios opacos o en parámetros que no reflejan su impacto real. No obstante, hay enfoques que buscan ofrecer evaluaciones más precisas y alineadas con desafíos prácticos

    Los benchmarks, diseñados para evaluar el rendimiento de una IA, a menudo se fundamentan en criterios opacos o en parámetros que no reflejan su impacto real