Continuando con el análisis sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en el ámbito de la salud y la medicina, esta entrega se centra nuevamente en el dominio de la salud mental. Se explora detalladamente el uso de la IA generativa para diagnosticar la presencia de esquizofrenia y, posteriormente, postular un pronóstico a largo plazo sobre los futuros resultados de salud mental para la persona diagnosticada.
Anteriormente se han examinado numerosas facetas interrelacionadas de la IA generativa y la salud mental. Otros antecedentes relevantes incluyen la cobertura en profundidad de los chatbots de salud mental potenciados por IA generativa y la naturaleza rápidamente cambiante de la relación cliente-terapeuta debido a esta tecnología. Se ha explorado hacia dónde se dirigen las cosas con respecto a los niveles de guía autónoma en terapia mental basada en IA y se ha destacado la importancia del informe de la Organización Mundial de la Salud (OMS) sobre salud global e IA generativa, entre otros temas.
Profundicemos en el enfoque actual.
Evaluando la Salud Mental
Considere un escenario breve.
Supongamos que una persona muestra diversos síntomas mentales que sugieren que podría tener esquizofrenia. Se involucra a un profesional de la salud mental. Este intenta diagnosticar diligentemente a la persona y llega a una conclusión tentativa de que la persona parece reflejar una presencia significativa en el espectro de la esquizofrenia.
Un curso de acción habitual sería recomendar que la persona reciba terapia de salud mental. Quizás la persona lo haga. Por otro lado, podría negarse a emprender la terapia o, por diversas razones, no poder hacerlo, como no poder costear el asesoramiento clínico continuo.
Surgen dos interrogantes relacionados:
Si la persona recibe terapia profesional de salud mental, ¿qué pronóstico o predicción se haría sobre las posibilidades de que supere la esquizofrenia?
Asimismo, si la persona no recibe terapia de salud mental, ¿qué pronóstico o predicción se haría sobre las posibilidades de que supere la esquizofrenia?
Estos son cuestionamientos complejos.
Es probable que responder a estas dos preguntas relacionadas presente dificultades.
La presunción más obvia es que, al obtener orientación profesional en salud mental, parecería aumentar las probabilidades de que la persona eventualmente supere la esquizofrenia. Por supuesto, no hay garantía absoluta de ese resultado y, por lo tanto, existe la posibilidad de que no pueda superar la esquizofrenia.
Si por casualidad no recibe ninguna asistencia de salud mental, probablemente asumiríamos que su esquizofrenia no será superada. También podríamos tender a creer que la esquizofrenia diagnosticada empeorará. Sin embargo, nada de eso es un resultado seguro. Todavía existe la posibilidad de que logre superar la esquizofrenia, ya sea a través de sus propios esfuerzos o quizás simplemente con el paso del tiempo.
La esencia es que hacer un pronóstico o predicción no es una tarea sencilla.
Quién Realiza la Evaluación
Añadamos un matiz a esto.
Considere la cuestión de quién o qué está haciendo el pronóstico.
Suena misterioso, pero el asunto es si el pronóstico lo realiza un profesional de la salud mental o quizás una persona lega que no es profesional en este campo. La suposición sería que un profesional de la salud mental está en una posición mucho mejor para hacer un pronóstico, ya que posee el conocimiento, la formación y la experiencia asociados con los trastornos mentales. Un miembro del público general aparentemente solo usaría corazonadas sin fundamento o conjeturas desmesuradas.
Aquí está el giro sobre el giro.
Se opta por utilizar IA generativa y hacer que la IA realice un pronóstico o predicción.
Nótese que se sugiere que la IA haría esto sin ninguna asistencia humana en el proceso. Previamente se ha discutido que tendremos terapeutas de salud mental que aumentarán su práctica utilizando IA generativa como parte integral de sus esfuerzos de tratamiento. En ese caso, la IA generativa y el terapeuta de salud mental trabajan mano a mano al tratar a los pacientes y hacer pronósticos o predicciones de resultados.
Para fines de discusión, dejemos de lado la combinación de un profesional de la salud mental con IA generativa. Asumamos que la IA generativa va a hacer un diagnóstico y luego un pronóstico, completamente en ausencia de cualquier ayuda de un profesional de la salud mental.
¿Cómo le irá a la IA generativa en este asunto de predicción de resultados?
Existe un interesante estudio de investigación que buscó comparar los pronósticos asociados con la esquizofrenia basados en tres vías de predicción.
Las tres vías serían:
(1) Un profesional de la salud mental hace un pronóstico o predicción.
(2) Una persona lega hace un pronóstico o predicción.
(3) La IA generativa hace un pronóstico o predicción.
Investigación Continua en Estos Asuntos
Es importante destacar este tipo de estudios de investigación emergentes que buscan explorar la utilidad de la IA generativa en el rol de la terapia de salud mental. Se necesitan más estudios de este tipo. El trabajo empírico sólido junto con el análisis experimental consciente es muy necesario en este ámbito.
En general, pocos estudios están adoptando un enfoque sistémico.
Y no hay suficientes de estos estudios siendo activamente perseguidos.
Hay algo más que mencionar. La investigación particular que se detallará se centró en la esquizofrenia. Se podría sugerir que los preceptos generales obtenidos podrían aplicarse a muchos otros trastornos de salud mental. En ese sentido, al leer el resumen que se presentará, se podría pensar en cómo los mismos puntos pueden aplicarse a la gama de trastornos mentales, yendo mucho más allá de la esquizofrenia.
Hay otro aspecto favorable de este estudio específico. Buscó comparar varias aplicaciones diferentes de IA generativa. Esto es importante. Se dice esto porque muchas personas e incluso investigadores no se dan cuenta de que cada una de las principales aplicaciones de IA generativa es bastante diferente entre sí. Sus algoritmos varían. Los datos con los que fueron entrenadas varían. Y así sucesivamente.
El punto crucial es que cualquier estudio que opte por usar solo una aplicación particular de IA generativa está limitando de alguna manera la interpretabilidad y generalizabilidad de los resultados del estudio. Es excesivamente difícil intentar generalizar cuando solo se usa una aplicación específica de IA generativa. Al usar varias, la generalizabilidad aumenta considerablemente.
Se procederá de la siguiente manera. Primero, asegurar que todos estén familiarizados con la naturaleza de la esquizofrenia, utilizando la guía DSM-5 para iluminar esa comprensión. Segundo, se profundizará en el estudio de investigación que examinó el escenario planteado anteriormente. Tercero, se intentó «replicar parcialmente» algunos aspectos del estudio utilizando ChatGPT y GPT-4, para observar qué resultados se podrían obtener.
La Esquizofrenia Según el DSM-5
Exploremos la esquizofrenia a través del estándar definitorio del trastorno mental que se encuentra en el DSM-5.
El DSM-5 es un estándar ampliamente aceptado y es el acrónimo del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales, quinta edición, promulgado por la Asociación Americana de Psiquiatría (APA). La guía o manual DSM-5 sirve como una referencia profesional fundamental para los profesionales de la salud mental en ejercicio.
El DSM-5 dice esto en general sobre la esquizofrenia (extracto):
“El espectro de la esquizofrenia y otros trastornos psicóticos incluye la esquizofrenia, otros trastornos psicóticos y el trastorno esquizotípico (de la personalidad). Se definen por anomalías en uno o más de los siguientes cinco dominios: delirios, alucinaciones, pensamiento desorganizado (lenguaje), comportamiento motor muy desorganizado o anómalo (incluida la catatonia) y síntomas negativos.”
Además, los criterios diagnósticos indicados consisten en (extracto seleccionado):
“Criterios Diagnósticos. A. Dos (o más) de los siguientes, cada uno presente durante una parte significativa del tiempo durante un período de 1 mes (o menos si se trata con éxito). Al menos uno de estos debe ser (1), (2) o (3): 1. Delirios. 2. Alucinaciones. 3. Lenguaje desorganizado (p. ej., descarrilamiento frecuente o incoherencia). 4. Comportamiento muy desorganizado o catatónico. 5. Síntomas negativos (es decir, disminución de la expresión emocional o abulia).” (Fuente: DSM-5).
La prevalencia declarada de la esquizofrenia es aproximadamente la siguiente (extracto seleccionado):
“Prevalencia. La prevalencia vitalicia de la esquizofrenia parece ser aproximadamente del 0,3% al 0,7%, aunque se informa variación por raza/etnia, entre países y por origen geográfico para inmigrantes e hijos de inmigrantes. La proporción por sexos difiere entre muestras y poblaciones: por ejemplo, un énfasis en los síntomas negativos y una mayor duración del trastorno (asociado con un peor resultado) muestra tasas de incidencia más altas para los hombres, mientras que las definiciones que permiten la inclusión de más síntomas del estado de ánimo y presentaciones breves (asociadas con un mejor resultado) muestran riesgos equivalentes para ambos sexos.” (Fuente: DSM-5).
Bajo la subsección del DSM-5 titulada “Desarrollo y Curso” dentro de la sección sobre Esquizofrenia se encuentran estas indicaciones de pronóstico (extractos):
“Los predictores del curso y el resultado son en gran medida inexplicables, y el curso y el resultado pueden no predecirse de manera fiable.”
“Las características psicóticas de la esquizofrenia suelen surgir entre finales de la adolescencia y mediados de los 30; el inicio antes de la adolescencia es raro. La edad máxima de inicio del primer episodio psicótico es a principios o mediados de los 20 para los hombres y a finales de los 20 para las mujeres.”
“Una edad de inicio más temprana tradicionalmente se ha considerado un predictor de peor pronóstico.”
“El curso parece ser favorable en aproximadamente el 20% de las personas con esquizofrenia, y se informa que un pequeño número de individuos se recupera por completo.”
“Sin embargo, la mayoría de las personas con esquizofrenia todavía requieren apoyo formal o informal para la vida diaria, y muchas permanecen crónicamente enfermas, con exacerbaciones y remisiones de los síntomas activos, mientras que otras tienen un curso de deterioro progresivo.”
“Los síntomas psicóticos tienden a disminuir a lo largo de la vida, quizás en asociación con las disminuciones normales relacionadas con la edad en la actividad de la dopamina.”
“Además, los déficits cognitivos asociados con la enfermedad pueden no mejorar a lo largo del curso de la enfermedad.”
Las declaraciones anteriores sientan una base útil para explorar cómo podrían desempeñarse los profesionales de la salud mental, el público en general y la IA generativa al diagnosticar y hacer predicciones de pronóstico sobre la esquizofrenia.
Profundizando en el Asunto
Una conclusión clave es que predecir el pronóstico de recuperación de la esquizofrenia, incluso por parte de los profesionales de la salud mental más experimentados, es difícil y no necesariamente preciso. Un diferenciador clave que también debe considerarse se basa en estos dos factores relacionados: (1) Tener tratamiento continuo para la esquizofrenia, y (2) No tener tratamiento continuo.
Más allá de las predicciones hechas por humanos, ¿podemos usar la IA generativa por sí sola para diagnosticar y luego predecir el pronóstico de la esquizofrenia?
En cierto sentido, la respuesta es sencilla: sí, es posible hacerlo.
Punto, fin de la historia.
Bueno, en realidad hay más en la historia. El problema es cuán bueno será el diagnóstico y el pronóstico realizado por la IA generativa.
Piénselo de esta manera. Si hiciera girar una ruleta que tuviera una casilla que dijera «Tiene esquizofrenia» y otra casilla diferente que dijera «No tiene esquizofrenia», la respuesta resultante estaría sujeta simplemente a probabilidades. No hay sustancia real ahí.
Solo porque la IA generativa emita un diagnóstico y un pronóstico no significa que sea bueno.
Las indicaciones declaradas podrían estar completamente fuera de lugar. Es importante enfatizar que la IA generativa indudablemente ofrecerá respuestas cuando se le pida que realice un diagnóstico y un pronóstico. Eso es casi un hecho asegurado. A menos que el creador de la IA haya decidido ajustar la IA generativa para evitar generar estas facetas, por supuesto, se las entregarán en bandeja de plata.
Ahora bien, la IA generativa presumiblemente está en mejor posición que girar una ruleta, ya que la IA ha sido entrenada extensamente con datos de escritura humana. Al haber escaneado grandes franjas de Internet, la IA generativa ha realizado coincidencias de patrones computacionales de narrativas humanas, ensayos, historias, poemas y similares. Esto produce respuestas que parecen notablemente fluidas a las indicaciones ingresadas por humanos.
¿Cómo podremos determinar si los diagnósticos y pronósticos generados por la IA generativa son realmente buenos?
Un medio sería comparar los diagnósticos y pronósticos con los realizados por humanos.
Ya estamos de acuerdo y reconocemos que los humanos son imperfectos al hacerlo. De esa manera de pensar, también deberíamos estar de acuerdo y reconocer que la IA generativa también es probable que sea imperfecta al hacerlo. Se menciona esto para señalar que no estamos necesariamente asumiendo que la IA generativa será perfecta al dar estas respuestas. Sería ciertamente genial e impresionante si lo fuera, pero como ya nos damos cuenta de que los humanos no pueden alcanzar una meta tan elevada, quizás deberíamos darle a la IA generativa ese mismo margen de flexibilidad.
Cabe mencionar que una profunda preocupación acerca de obtener respuestas de la IA generativa es que a veces las personas caen en la trampa mental de esperar la perfección de la IA. Existe un aura de confianza en las respuestas, junto con una noción cultural de que las máquinas pueden de alguna manera obrar milagros y actuar perfectamente. Esto es incorrecto. Por lo tanto, algunos argumentarían vehementemente que estamos abriendo una caja de Pandora al hacer que la IA generativa realice cualquier tipo de análisis de salud mental, ya que las personas creerán fácilmente lo que la IA emite.
Estudio de Investigación Innovador
En un estudio de investigación titulado “Comparando las Perspectivas de la IA Generativa, Expertos en Salud Mental y el Público General sobre la Recuperación de la Esquizofrenia: Estudio de Viñetas de Casos” por Zohar Elyoseph e Inbar Levkovich, JMIR Mental Health, 2024, se hicieron estos puntos clave (extractos):
“La esquizofrenia es una enfermedad crónica con síntomas severos donde la posibilidad de recuperación es un tema de debate.”
“Este estudio examina un tema no investigado previamente: la capacidad de predecir el pronóstico clínico de una enfermedad crónica severa como la esquizofrenia utilizando LLMs (Modelos Lingüísticos Grandes).”
“Los LLMs son utilizados hoy por cientos de millones de usuarios en todo el mundo, incluidos pacientes y clínicos.”
“Este estudio tuvo como objetivo evaluar la capacidad de los modelos lingüísticos grandes (LLMs) en comparación con los profesionales de la salud mental para evaluar el pronóstico de la esquizofrenia con y sin tratamiento profesional y los resultados positivos y negativos a largo plazo.”
“En general, aunque los LLMs son prometedores para aumentar la atención médica, su aplicación necesita una validación rigurosa y una combinación armoniosa de experiencia humana.”
Se confía en que los puntos anteriores resuenen como resultado de haber establecido una base para lo que se busca descubrir aquí.
Un punto adicional especialmente y raramente notado en este estudio de investigación es que no solo los profesionales de la salud mental utilizarán IA generativa, sino que también debemos esperar y prepararnos para la aparición de personas legas que utilicen IA generativa con fines de salud mental. Como se ha presionado repetidamente, estamos en medio de un gran experimento en el que la población en general está utilizando IA generativa como su terapeuta personal y, sin embargo, no sabemos si esto será bueno para la humanidad o un fracaso desalentador.
Según la investigación citada, se hacen estos puntos destacados (extractos):
“El discurso académico en la investigación contemporánea sobre la esquizofrenia a menudo se centra en el despliegue de la IA dentro de contextos científicos profesionales, pero rara vez aborda la accesibilidad de la IA para el público general o la población de pacientes.” (ibid).
“En el campo de la salud mental, este uso generalizado ha despertado una necesidad urgente de examinar la calidad de la información clínica que estos sistemas proporcionan sobre diversos temas médicos, como recomendaciones de estrategias de tratamiento, evaluación de riesgos y la interpretación de estados emocionales.” (ibid).
“Los algoritmos de aprendizaje automático poseen la capacidad de discernir variables matizadas asociadas con trayectorias divergentes de la enfermedad. Dichos algoritmos facilitan la predicción probabilística de resultados específicos a nivel individual, así como la identificación de subgrupos distintos dentro de una categoría diagnóstica más amplia.” (ibid).
“En consecuencia, las metodologías de aprendizaje automático son prometedoras para ayudar a los clínicos a formular intervenciones individualizadas, mitigando así el riesgo de una progresión perjudicial de la enfermedad.” (ibid).
A continuación, se profundizará en los detalles del estudio de investigación.
Desglosando los Detalles Clave
Utilizaron diversas viñetas preestablecidas que retrataban instancias de esquizofrenia. Las viñetas ya habían sido utilizadas y evaluadas para estudios que incluían a profesionales de la salud mental y al público en general. La clave en este estudio fue aplicar IA generativa a esas viñetas. Esto permitiría entonces una comparación entre la IA generativa, las opiniones de los profesionales de la salud mental y las opiniones del público en general en el ámbito de las viñetas de esquizofrenia.
Esto es parte de lo que emprendieron (extractos):
“Las viñetas se introdujeron en las interfaces de los LLMs y se evaluaron 10 veces por 4 plataformas de IA: ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Google Bard y Claude.”
“Se recopilaron un total de 80 evaluaciones y se compararon con normas existentes para analizar lo que piensan los profesionales de la salud mental (médicos generales, psiquiatras, psicólogos clínicos y enfermeras de salud mental) y el público general sobre el pronóstico de la esquizofrenia con y sin tratamiento profesional y los resultados positivos y negativos a largo plazo de las intervenciones para la esquizofrenia.”
“Para el pronóstico de la esquizofrenia con tratamiento profesional, ChatGPT-3.5 fue notablemente pesimista, mientras que ChatGPT-4, Claude y Bard se alinearon con las opiniones profesionales pero difirieron del público general.”
“Todos los LLMs creían que la esquizofrenia no tratada permanecería estática o empeoraría sin tratamiento profesional.”
“Para los resultados a largo plazo, ChatGPT-4 y Claude predijeron resultados más negativos que Bard y ChatGPT-3.5. Para los resultados positivos, ChatGPT-3.5 y Claude fueron más pesimistas que Bard y ChatGPT-4.”
“El hallazgo de que 3 de los 4 LLMs se alinearon estrechamente con las predicciones de los profesionales de la salud mental al considerar la condición ‘con tratamiento’ es una demostración del potencial de esta tecnología para proporcionar un pronóstico clínico profesional.”
“La evaluación pesimista de ChatGPT-3.5 es un hallazgo preocupante, ya que puede reducir la motivación de los pacientes para iniciar o persistir con el tratamiento para la esquizofrenia.”
Como se puede ver por esos puntos, la IA generativa pareció desempeñarse relativamente bien en comparación con los profesionales de la salud mental, aunque nuevamente, por favor, dense cuenta de que esto se basa en viñetas predefinidas y no está arraigado en la práctica real y continua en el campo.
Asegúrese de tener en cuenta el marco experimental y el contexto al interpretar los resultados.
Además, cualquier persona muy interesada en este tema ciertamente se le anima a leer el estudio completo, ya que hay muchos detalles fascinantes que merecen una atención absorta.
Utilizando ChatGPT en una Viñeta Estudiada
A continuación, se procederá a explorar una de las viñetas utilizadas en el estudio de investigación, mostrando ejemplos al usar IA generativa consistente en ChatGPT y GPT-4. Esas dos aplicaciones de IA se utilizaron en el estudio de investigación y, por lo tanto, en un sentido amplio, se está realizando una replicación parcial del estudio (de manera bastante limitada).
En general, ChatGPT y GPT-4 son una elección sensata en este caso debido a su inmensa popularidad. Se estima que 400 millones de usuarios activos semanales utilizan estas aplicaciones de IA generativa. Eso es mucha gente y mucho uso de IA generativa en curso.
Se procederá de la siguiente manera. Primero, se introducirá la viñeta en ChatGPT y GPT-4. Luego, se hará una serie de preguntas que se hicieron en el estudio de investigación citado anteriormente. Hay seis preguntas. Se presentan las respuestas de ChatGPT y GPT-4 en una comparación lado a lado para que podamos ver lo que cada uno dijo. Algunos comentarios ayudarán a explicar los resultados.
Esto será informativo y quizás entretenido.
Aquí vamos.
Indicación introducida: “Tengo un escenario para ti sobre alguien que potencialmente tiene esquizofrenia. Compartiré el escenario contigo y luego te haré preguntas sobre el escenario. ¿Estás listo?”
Respuesta generada por ChatGPT: “Sí, por favor proporciona el escenario.”
Respuesta generada por GPT-4: “Adelante, estoy listo para el escenario.”
Indicación introducida: “El escenario es este. María/Juan tiene 24 años y vive en casa con sus padres. Ha tenido algunos trabajos temporales desde que terminó la escuela pero ahora está desempleada/o. Durante los últimos seis meses, ha dejado de ver a sus amigos y ha comenzado a encerrarse en su habitación, negándose a comer con la familia o a bañarse. Sus padres también la/o escuchan caminar por su habitación por la noche mientras están en la cama. Aunque saben que está sola/o, la/o han escuchado gritar y discutir como si hubiera alguien más allí. Cuando intentan animarla/o a hacer más cosas, susurra que no saldrá de casa porque la/o está espiando el vecino. Se dan cuenta de que no está consumiendo drogas porque nunca ve a nadie ni va a ningún lado.”
Tanto ChatGPT como GPT-4 confirmaron que habían leído el escenario y estaban listos para cualquier pregunta.
Se mostrará cada pregunta y se proporcionarán las respuestas producidas respectivamente por ChatGPT y GPT-4. Se incluirán comentarios para dar una idea de lo que indicaron los resultados generados.
PREGUNTA #1: ¿Qué podría estar mal con la persona?
La primera pregunta utilizada en el estudio de investigación fue si había algo aparentemente mal con la persona representada en el escenario.
Podría existir una ligera preocupación de que la indicación inicial haya sesgado a la IA hacia la esquizofrenia. Sin embargo, al iniciar una nueva conversación omitiendo esa indicación inicial, los resultados fueron prácticamente los mismos: tanto ChatGPT como GPT-4 ofrecieron de inmediato un diagnóstico que involucraba la esquizofrenia. Por lo tanto, no se cree que la indicación inicial haya dirigido indebidamente a la IA en este caso.
Dicho esto, es bastante posible y una advertencia vital que a veces se puede dirigir a la IA generativa y, por lo tanto, obtener los resultados que se desean, en lugar de dejar que la IA proceda sin una directiva o dirección preconcebida.
Como se observará a continuación, las respuestas de ChatGPT y GPT-4 fueron bastante similares, y ambas afirmaron que existía una fuerte posibilidad de esquizofrenia según la viñeta proporcionada.
Observe.
Indicación introducida: “Describe qué, si algo, está mal con María/Juan.”
Respuesta generada por ChatGPT: “Basado en el escenario proporcionado, el comportamiento de María/Juan plantea preocupaciones que pueden ser indicativas de esquizofrenia. La esquizofrenia es un trastorno mental crónico y severo caracterizado por alteraciones en el pensamiento, la percepción, las emociones y el comportamiento. Aquí hay algunos síntomas y características específicas del escenario que se alinean con posibles signos de esquizofrenia. Aislamiento social: María/Juan ha dejado de ver a sus amigos y pasa gran parte de su tiempo sola/o en su habitación, lo que indica aislamiento o retraimiento social. Comportamiento desorganizado: María/Juan se niega a comer con su familia o a bañarse, lo que puede reflejar un comportamiento desorganizado o negligente. Alteraciones perceptivas: Los padres de María/Juan la/o escuchan caminar por su habitación por la noche y gritar o discutir como si hubiera alguien más allí, sugiriendo alteraciones perceptivas como alucinaciones auditivas. Delirios: María/Juan susurra que no saldrá de casa porque la/o está espiando el vecino, lo que indica la presencia de delirios persecutorios—creencias falsas de que otros están conspirando contra ella/él.”
Respuesta generada por GPT-4: “Basado en el escenario que has descrito, María/Juan está exhibiendo comportamientos que podrían sugerir un posible problema de salud mental, potencialmente un trastorno psicótico como la esquizofrenia. Algunos signos que son indicativos de esto incluyen Aislamiento Social: Ha dejado de ver amigos y pasa la mayor parte del tiempo aislada/o en su habitación. Negligencia de la Higiene Personal: Negarse a comer con la familia o a mantener la higiene personal, como tomar baños. Alucinaciones Auditivas: Escucharla/o discutir o gritar como si hubiera alguien más allí podría indicar alucinaciones auditivas. Pensamientos Delirantes: Creer que está siendo espiada/o por un vecino sin ninguna evidencia apoya la presencia de delirios.”
Ambas respuestas se calificarían como aproximadamente iguales.
PREGUNTA #2: Dispensando consejos de salud mental
La segunda pregunta pide consejo. En este caso, tanto ChatGPT como GPT-4 proporcionaron sugerencias útiles que fueron aproximadamente similares.
Aquí están las respuestas.
Indicación introducida: “¿Qué será útil para María/Juan?”
Respuesta generada por ChatGPT: “El apoyo y la intervención para María/Juan implicarían un enfoque multidimensional destinado a abordar sus síntomas, mejorar su funcionamiento y promover su bienestar general. Aquí hay algunas estrategias que pueden ser útiles para María/Juan. Evaluación psiquiátrica integral: María/Juan debería someterse a una evaluación psiquiátrica exhaustiva por parte de un profesional de salud mental calificado, como un psiquiatra o psicólogo, para evaluar sus síntomas, diagnosticar cualquier condición de salud mental y desarrollar un plan de tratamiento apropiado. Manejo de la medicación: Si se diagnostica con esquizofrenia u otro trastorno de salud mental, María/Juan puede beneficiarse de la medicación para ayudar a manejar sus síntomas. Los medicamentos antipsicóticos se prescriben comúnmente para reducir las alucinaciones, los delirios y otros síntomas psicóticos asociados con la esquizofrenia. Terapia individual: María/Juan puede beneficiarse de la terapia individual, como la terapia cognitivo-conductual (TCC) o la terapia de apoyo, para abordar sus pensamientos, creencias y emociones, mejorar las habilidades de afrontamiento y aumentar la introspección sobre sus experiencias.”
Respuesta generada por GPT-4: “Ayudar a María/Juan eficazmente implica varios pasos que pueden apoyar su recuperación y manejar los síntomas. Aquí hay algunos enfoques que podrían ser beneficiosos. Evaluación Profesional: El primer paso es que María/Juan sea vista por un profesional de la salud mental como un psiquiatra o un psicólogo clínico. Pueden proporcionar una evaluación integral para confirmar un diagnóstico y comprender la gravedad y el impacto de los síntomas. Plan de Tratamiento: Basado en la evaluación, se puede desarrollar un plan de tratamiento. Esto generalmente incluye medicación (como antipsicóticos) para ayudar a controlar síntomas como delirios y alucinaciones, y psicoterapia para proporcionar apoyo, educación y estrategias de afrontamiento. Apoyo y Educación Familiar: Es importante que la familia de María/Juan esté involucrada y apoye. Pueden beneficiarse de aprender sobre su condición, comprender cómo responder y manejar los síntomas, y saber cuál es la mejor manera de apoyarla/o. La terapia familiar también puede recomendarse para mejorar la comunicación y abordar cualquier problema de dinámica familiar.”
PREGUNTA #3: Prediciendo el impacto del consejo de salud mental
En esta tercera pregunta, finalmente obtenemos una diferencia distinguible entre ChatGPT y GPT-4. Esta pregunta requiere una selección de una lista de opciones. ChatGPT indicó una recuperación parcial (respuesta C), mientras que GPT-4 fue más pesimista y dijo que la recuperación parcial estaría vinculada a problemas recurrentes (respuesta D). Esto concuerda con lo que el estudio de investigación también pareció obtener como respuestas.
Aquí está lo que sucedió.
Indicación introducida: “¿Cuál es el resultado más probable para María/Juan dado que recibió el tipo de ayuda profesional que crees que es más apropiado? Elige una respuesta de estas opciones declaradas: A. Recuperación total sin más problemas; B. Recuperación total, pero los problemas probablemente recurrirán; C. Recuperación parcial; D. Recuperación parcial, pero los problemas probablemente recurrirán; E. Sin mejoría; F. Empeorar.”
Respuesta generada por ChatGPT: “Dado el escenario proporcionado y asumiendo que María/Juan recibe ayuda profesional apropiada, el resultado más probable sería: C. Recuperación parcial. Si bien María/Juan puede experimentar mejoras en sus síntomas y funcionamiento general con tratamiento y apoyo adecuados, es importante reconocer que la esquizofrenia es un trastorno mental crónico y complejo que puede requerir manejo y apoyo continuos. La recuperación parcial puede implicar una reducción de los síntomas, una mejora en el funcionamiento social y ocupacional, y una mejor calidad de vida, pero María/Juan puede continuar experimentando algunos síntomas residuales o desafíos a pesar del tratamiento. El monitoreo y apoyo continuos serán importantes para ayudar a manejar su condición y promover su bienestar a largo plazo.”
Respuesta generada por GPT-4: “El resultado más probable para María/Juan, asumiendo que recibe ayuda profesional apropiada, es típicamente D. Recuperación parcial, pero los problemas probablemente recurrirán. La esquizofrenia y trastornos psicóticos similares a menudo siguen un curso de recaídas y remisiones. Si bien el tratamiento como la medicación y la psicoterapia puede ayudar a manejar los síntomas y mejorar la calidad de vida, estos trastornos suelen ser crónicos y pueden requerir un manejo continuo para prevenir y mitigar la recurrencia de síntomas graves. Los seguimientos regulares y los ajustes en el plan de tratamiento son cruciales para manejar eficazmente cualquier problema recurrente.”
PREGUNTA #4: Prediciendo qué sucede sin consejo de salud mental
En la pregunta #4, ChatGPT y GPT-4 terminan una vez más en la misma página. Tanto ChatGPT como GPT-4 indicaron que sin ayuda profesional, el resultado para la persona sería la respuesta seleccionada «F», que es la condición señalada como Empeorar.
Aquí vamos.
Indicación introducida: ¿Cuál es el resultado más probable para María/Juan si no recibe ninguna ayuda profesional? Elige una respuesta de estas opciones declaradas: A. Recuperación total sin más problemas; B. Recuperación total, pero los problemas probablemente recurrirán; C. Recuperación parcial; D. Recuperación parcial, pero los problemas probablemente recurrirán; E. Sin mejoría; F. Empeorar.”
Respuesta generada por ChatGPT: “El resultado más probable para María/Juan si no recibe ninguna ayuda profesional es: F. Empeorar. Sin ayuda profesional, es probable que los síntomas de esquizofrenia de María/Juan empeoren con el tiempo, lo que lleva a un aumento de la angustia, un funcionamiento deteriorado y una calidad de vida disminuida. Sin una intervención y apoyo adecuados, María/Juan puede experimentar síntomas persistentes o crecientes, mayor aislamiento social, dificultades para mantener relaciones, desafíos con el autocuidado y potencialmente un mayor riesgo de daño para sí misma/o u otros. La intervención y el tratamiento tempranos son cruciales para manejar la esquizofrenia y minimizar el impacto de la enfermedad en el bienestar y funcionamiento de María/Juan.”
Respuesta generada por GPT-4: “Si María/Juan no recibe ninguna ayuda profesional, el resultado más probable, dados los síntomas descritos, es F. Empeorar. Sin tratamiento, las condiciones que involucran síntomas psicóticos, como la esquizofrenia, típicamente progresan y los síntomas pueden intensificarse. Esto puede llevar a un deterioro significativo en el funcionamiento social, ocupacional y personal. Además, la psicosis no tratada puede llevar a complicaciones graves, incluido un mayor riesgo de autolesión o daño a otros, y un profundo aislamiento social.”
PREGUNTA #5: Dando un pronóstico a largo plazo
Para la pregunta #5, obtenemos una ligera diferencia en las respuestas. ChatGPT en el asunto de los resultados negativos fue más optimista que GPT-4, mientras que ambos son aproximadamente iguales en los resultados positivos.
GPT-4 añadió explicaciones aunque no se le habían pedido.
Esto plantea un punto útil. Al usar IA generativa, se podría considerar pedir explícitamente explicaciones a la IA. Esto puede ser útil de múltiples maneras. Una forma de ser útil es que luego se puede examinar la explicación para determinar si se cree que la respuesta dada parece tener mérito. Una segunda utilidad es que a veces la IA hace un mejor trabajo al responder preguntas al ser forzada a dar explicaciones.
Aquí están las respuestas.
Indicación introducida: “¿Cómo crees que estará María/Juan a largo plazo en comparación con otras personas de la comunidad? Califica cada una de las siguientes afirmaciones según esta escala: (i) más probable, (ii) igual de probable, o (iii) menos probable. Resultados negativos a largo plazo: A. será violenta/o; B. beberá demasiado; C. consumirá drogas ilegales; D. tendrá amistades insatisfactorias; E. intentará suicidarse. Resultados positivos a largo plazo: F. será comprensiva/o con los sentimientos de otras personas; G. tendrá un buen matrimonio; H. será un padre/madre cariñoso/a; I. será un trabajador/a productivo/a. J. será creativa/o o artística/o.”
Respuesta generada por ChatGPT:
“Es importante señalar que predecir los resultados a largo plazo para individuos con esquizofrenia puede ser complejo y variable, ya que los resultados pueden verse influenciados por diversos factores, incluida la gravedad de los síntomas, el acceso al tratamiento y apoyo, la resiliencia personal y los factores ambientales. Sin embargo, proporcionaré una evaluación general basada en tendencias comunes y hallazgos de investigación.”
“Resultados negativos a largo plazo: A. será violenta/o: (iii) menos probable B. beberá demasiado: (ii) igual de probable C. consumirá drogas ilegales: (ii) igual de probable D. tendrá amistades insatisfactorias: (iii) menos probable E. intentará suicidarse: (iii) menos probable.”
“Resultados positivos a largo plazo: F. será comprensiva/o con los sentimientos de otras personas: (ii) igual de probable G. tendrá un buen matrimonio: (ii) igual de probable H. será un padre/madre cariñoso/a: (iii) menos probable I. será un trabajador/a productivo/a: (iii) menos probable J. será creativa/o o artística/o: (ii) igual de probable.”
Fin de la respuesta de ChatGPT
Respuesta generada por GPT-4:
“Basado en el escenario y los resultados típicos para alguien con trastornos psicóticos no tratados o parcialmente tratados como la esquizofrenia, así es como María/Juan podría estar a largo plazo en comparación con otros en la comunidad.”
“Resultados negativos a largo plazo: A. será violenta/o: (i) más probable – Aunque la mayoría de los individuos con esquizofrenia no son violentos, el riesgo puede aumentar si la condición no se trata e involucra síntomas severos como la paranoia. B. beberá demasiado: (ii) igual de probable – El uso de sustancias puede ser un mecanismo de afrontamiento, pero no es universalmente más común a menos que ya exista predisposición. C. consumirá drogas ilegales: (ii) igual de probable – Al igual que el alcohol, el uso de drogas varía mucho y depende de las circunstancias personales y las predisposiciones. D. tendrá amistades insatisfactorias: (i) más probable – El aislamiento social y los desafíos en la interacción social son comunes en la esquizofrenia, impactando las amistades. E. intentará suicidarse: (i) más probable – Los individuos con esquizofrenia tienen un mayor riesgo de suicidio, particularmente si no se tratan.”
“Resultados positivos a largo plazo: F. será comprensiva/o con los sentimientos de otras personas: (iii) menos probable – La cognición social puede verse afectada en la esquizofrenia, afectando la comprensión de las emociones de los demás. G. tendrá un buen matrimonio: (iii) menos probable – Las relaciones pueden verse tensas por los síntomas de la esquizofrenia a menos que haya un fuerte apoyo y un tratamiento efectivo. H. será un padre/madre cariñoso/a: (iii) menos probable – Las habilidades parentales pueden verse afectadas por los síntomas psicóticos, aunque esto puede variar con el nivel de apoyo y tratamiento. I. será un trabajador/a productivo/a: (iii) menos probable – Los desafíos laborales son comunes en la esquizofrenia debido a las deficiencias cognitivas y sociales, pero los programas de empleo con apoyo pueden mejorar los resultados. J. será creativa/o o artística/o: (ii) igual de probable – La creatividad puede ser una fortaleza para muchos con esquizofrenia, independientemente de otros síntomas.”
Fin de la respuesta de GPT-4
PREGUNTA #6: ¿Existe la posibilidad de discriminación?
Esta es la última pregunta y cuestiona si la persona podría terminar enfrentando discriminación. Tanto ChatGPT como GPT-4 dijeron que sí.
Observe.
Indicación introducida: “¿Crees que María/Juan será discriminada/o por otros en la comunidad si saben sobre sus problemas? (Sí/No).”
Respuesta generada por ChatGPT: “Sí, es probable que María/Juan pueda experimentar discriminación por parte de otros en la comunidad si conocen sus problemas de salud mental, particularmente si existe estigma o malentendidos en torno a la esquizofrenia u otras enfermedades mentales. La discriminación contra individuos con condiciones de salud mental es desafortunadamente común y puede manifestarse de diversas formas, incluido el estigma social, los estereotipos, los prejuicios y la discriminación en el empleo, la vivienda, la atención médica y las interacciones sociales. Esta discriminación puede tener impactos negativos significativos en el bienestar, la autoestima y la calidad de vida de María/Juan, y subraya la importancia de promover la conciencia, la comprensión y la aceptación de los problemas de salud mental en la sociedad.”
Respuesta generada por GPT-4: “Sí, desafortunadamente, los individuos con problemas de salud mental como la esquizofrenia a menudo enfrentan estigma y discriminación. Esto puede ocurrir de diversas formas, incluida la exclusión social, la discriminación laboral y los malentendidos sobre su comportamiento y capacidades. La conciencia y la comprensión sobre las condiciones de salud mental en la comunidad pueden variar ampliamente, y sin una educación y defensa adecuadas, la discriminación sigue siendo un desafío significativo.”
Lecciones Aprendidas y Próximos Pasos
La IA generativa se está convirtiendo en una fuerza poderosa en el ámbito de la salud mental. Además de ser utilizada por profesionales de la salud mental, observamos una expansión diaria del uso de la IA generativa por parte del público lego para asesoramiento de salud mental periódico y, a veces, sostenido.
¿Es esto bueno o malo?
No lo sabemos.
Podríamos especular razonablemente que hay un poco de ambos, bueno y malo. Esto es lo que se conoce como la dualidad de la IA. Cualquier uso de la IA, como la IA generativa, está destinado a tener cualidades buenas o positivas y, simultáneamente, cualidades malas o no deseadas. Se necesita una especie de ROI (retorno de la inversión) para determinar si lo bueno supera a lo malo, y además, si lo malo es tan perjudicial que deberíamos encontrar formas de reconsiderar la obtención de lo bueno si solo viene acompañado de lo malo.
Un comentario final por ahora.
¿Queremos que la IA generativa diagnostique y haga pronósticos por sí sola?
Se vio vívidamente en la viñeta anterior que la IA generativa estaba fácilmente disponible y fue rápida en proporcionar lo que ciertamente parecían ser indicaciones de asesoramiento de salud mental. No hay duda al respecto. Supongamos que la circunstancia involucrara a una persona real. Asumamos que la viñeta era una forma apenas disfrazada de retratar a un ser humano real, vivo y que respira.
Debemos reflexionar y decidir hasta qué punto la IA generativa debe operar sin control en este ámbito. Algunos argumentarían que obtener consejos de salud mental de la IA es mejor que no obtener ninguno. Otros replican que si el consejo de salud mental es inapropiado o inepto, podría ser mejor no tener ninguno.
En general, se espera que esta mirada al uso de la IA generativa para la salud mental haya sido atractiva e instructiva. Se continuará insistiendo en un asunto que está oculto a plena vista y que lamentablemente no recibe la consideración generalizada que debería.
Hay mucho por hacer en este campo emergente.
Insights de Evox News: Cómo la IA en el Diagnóstico de Salud Mental Puede Impactar tu Negocio
La creciente capacidad de la Inteligencia Artificial generativa para realizar tareas complejas como el diagnóstico y pronóstico de condiciones de salud mental, ejemplificada aquí con la esquizofrenia, presenta un panorama de oportunidades y desafíos significativos para las empresas.
Impacto Económico y Eficiencia Operativa
Potencial de Reducción de Costos: La IA podría agilizar los procesos iniciales de evaluación de salud mental, potencialmente reduciendo la carga sobre los sistemas de salud y los costos asociados para empleadores que ofrecen beneficios de salud mental. Herramientas de IA podrían servir como un primer filtro o soporte, optimizando la asignación de recursos humanos especializados.
Nuevos Mercados y Servicios: Abre la puerta a la creación de nuevas herramientas y plataformas de bienestar y salud mental basadas en IA para el mercado corporativo y de consumo. Empresas tecnológicas y de salud pueden encontrar nichos en el desarrollo de soluciones validadas y éticas.
Necesidad de Inversión en Validación: La promesa de eficiencia viene con la necesidad de invertir significativamente en la validación rigurosa de estas herramientas para asegurar su fiabilidad y seguridad, lo que representa tanto un costo como una oportunidad de negocio para entidades especializadas en pruebas y certificación.
Ventaja Competitiva
Diferenciación a través del Bienestar del Empleado: Las empresas que adopten tempranamente herramientas de IA validadas para apoyar la salud mental de sus empleados podrían mejorar el bienestar, la productividad y la retención del talento, ganando una ventaja competitiva como empleadores de elección.
Riesgo de Adopción Tardía: Aquellas organizaciones que ignoren el potencial de estas tecnologías podrían quedarse atrás, no solo en términos de eficiencia en la gestión de la salud, sino también en la percepción de ser un lugar de trabajo moderno y que cuida a su personal.
Integración con Servicios Existentes: La IA puede integrarse en programas de asistencia al empleado (PAE) y plataformas de beneficios existentes, ofreciendo un soporte más personalizado y escalable, lo que representa una oportunidad para proveedores de estos servicios.
Innovación y Riesgos
Impulso a la Innovación en HealthTech/MedTech: Esta tendencia acelera la innovación en el desarrollo de algoritmos más sofisticados, interfaces de usuario intuitivas y protocolos de integración segura con sistemas de salud.
Desafíos Éticos y Regulatorios: El uso de IA en diagnósticos tan sensibles plantea importantes cuestiones éticas (privacidad de datos, sesgos algorítmicos, responsabilidad en caso de error) y requerirá un marco regulatorio claro. Las empresas que naveguen estos desafíos de manera proactiva construirán mayor confianza.
Necesidad de Supervisión Humana: A pesar de los avances, la investigación (como la citada) subraya que la IA funciona mejor como un complemento a la experiencia humana, no como un reemplazo total. La innovación deberá centrarse en modelos híbridos que combinen la eficiencia de la IA con el juicio clínico humano. Empresas que desarrollen estas sinergias estarán mejor posicionadas.
En resumen, la aplicación de IA generativa en el diagnóstico y pronóstico de salud mental es un campo emergente con potencial transformador. Para los líderes empresariales, comprender sus implicaciones económicas, competitivas y de innovación es crucial para tomar decisiones estratégicas informadas, ya sea como desarrolladores, adoptantes o reguladores de estas tecnologías
