La esquizofrenia se presenta como un desafío significativo en el ámbito de la salud mental, dificultando su diagnóstico debido a la naturaleza variable de sus síntomas. Los pacientes pueden experimentar alucinaciones, episodios de aislamiento social o delirios, aunque no todos manifiestan estos signos de manera constante. En términos generales, quienes padecen esta afección a menudo no se comportan como lo harían en condiciones normales. En este contexto, los médicos deben confiar en su experiencia y en indicadores sutiles para evaluar las diferencias en la comunicación del paciente a lo largo del tiempo, lo que contribuye a demoras en el diagnóstico. En Estados Unidos, las personas con trastornos psicóticos, de los cuales más de 3 millones tienen esquizofrenia, obtienen un diagnóstico, en promedio, un año y medio después de la aparición de los primeros síntomas.
El potencial de la inteligencia artificial en el diagnóstico psiquiátrico
Actualmente, investigadores están explorando cómo la inteligencia artificial (IA) puede optimizar el proceso de diagnóstico y atención al analizar aspectos que podrían pasar desapercibidos para los médicos, incluso a partir de breves interacciones verbales. Aunque la incorporación de la IA en el ámbito clínico no es inminente, se considera una nueva frontera en la psiquiatría, con el potencial de facilitar la detección temprana y precisa, así como el seguimiento personalizado de trastornos mentales con síntomas menos definidos. “Contamos con herramientas que permiten un nivel de precisión sin precedentes”, asegura Thomas Insel, psiquiatra y neurocientífico que lideró el Instituto Nacional de Salud Mental de EE. UU. durante más de una década.
La esquizofrenia, que afecta a aproximadamente 23 millones de personas a nivel global, altera la percepción de la realidad, los procesos de pensamiento y la regulación emocional. Generalmente, el diagnóstico se realiza en la adolescencia tardía o en los inicios de la adultez. A pesar de que las causas exactas de este trastorno son aún desconocidas, se sugiere que podrían estar involucrados factores genéticos, ambientales, químicos en el cerebro y el uso de sustancias. Los especialistas subrayan la importancia de un diagnóstico temprano, ya que la falta de tratamiento oportuno puede resultar en una respuesta terapéutica más deficiente y un aumento en el riesgo de daño cerebral, agravamiento de síntomas y suicidio. Sin embargo, los errores de diagnóstico son comunes entre los psiquiatras.
Desafíos en el diagnóstico actual
Uno de los principales obstáculos en el diagnóstico de la esquizofrenia es que este proceso se basa en evaluaciones subjetivas. Los médicos, al evaluar lo que dice el paciente y cómo lo expresa, utilizan diferentes escalas de valoración para clasificar la severidad de los síntomas y llegar a un diagnóstico. Sin embargo, esta tarea es difícil de estandarizar, lo que provoca que las puntuaciones asignadas por distintos médicos a un mismo paciente puedan variar entre un 30% y un 50%. En este sentido, la IA podría ser clave para automatizar el proceso, mejorando así la rapidez y precisión del diagnóstico. “Por primera vez, podríamos tener una herramienta para determinar de manera objetiva: ¿Qué tan delirante es esto? ¿Qué grado de desconexión presentan estas asociaciones?”, afirma Insel.
Los psiquiatras coinciden en que el habla de un paciente puede ser un indicador fundamental para evaluar su estado mental, ya que puede revelar patrones de pensamiento desorganizado, característicos de la esquizofrenia. Las personas con este tipo de pensamiento suelen transitar de una idea a otra de manera errática, un patrón que la IA podría ayudar a identificar. Además, los pacientes esquizofrénicos a menudo presentan un tono de voz más monótono o robótico, pausas más largas y un volumen menos variable en comparación con individuos sanos. Sin embargo, utilizar estas diferencias de manera efectiva en el diagnóstico, sobre todo en las etapas iniciales, representa un reto considerable.
Investigaciones prometedoras en IA
Un equipo de investigadores en los Países Bajos se propuso determinar si la IA podría ser útil en este contexto. Seleccionaron grabaciones de audio de individuos diagnosticados previamente con esquizofrenia y utilizaron un software para medir 88 características vocales, como el volumen, la duración de las pausas, la pronunciación y la entonación. Estas medidas se emplearon para entrenar un programa de IA capaz de diferenciar entre personas con y sin esquizofrenia. Al poner a prueba su IA con nuevos archivos de audio de pacientes no previamente analizados, lograron distinguir a los pacientes esquizofrénicos de los individuos sanos con una precisión del 86.2%, incluso diferenciando entre subtipos de la enfermedad.
El coautor del estudio, Alban Voppel, investigador en la Universidad McGill de Montreal, señala que este enfoque puede no ser particularmente útil para los casos más evidentes. No obstante, resalta que la IA podría ser crucial para identificar a pacientes en etapas tempranas o en riesgo de desarrollar esquizofrenia, así como para predecir recaídas. “Existen indicios alentadores de que podemos captar detalles sutiles que son más difíciles de detectar o prever para los psiquiatras”, concluye.
Un enfoque alternativo en el análisis del contenido verbal
En una línea de investigación diferente, Sunny Tang, psiquiatra e investigadora en los Institutos Feinstein de Investigación Médica, se enfocó en el contenido del habla en lugar de en sus características acústicas. Su equipo desarrolló un modelo de IA que asigna una dirección matemática a cada palabra de la transcripción de las conversaciones, permitiendo analizar la coherencia del discurso del paciente. Esto ayuda a evaluar si un enunciado se mantiene dentro de un contexto lógico o se desvia, lo que podría indicar pensamiento desorganizado. Al comparar las transcripciones de personas con y sin esquizofrenia, Tang descubrió que la IA podía distinguir entre ambos grupos con una precisión del 87%, superando la precisión del 68% lograda por evaluadores clínicos sin asistencia de IA.
Además del diagnóstico, la IA podría facilitar el seguimiento de la gravedad y evolución de los síntomas de un paciente a lo largo del tiempo, permitiendo a los médicos ofrecer una atención más precisa y adaptada. Este seguimiento es crucial para evaluar la efectividad de un tratamiento y detectar signos tempranos de recaída. Actualmente, este tipo de evaluación requiere que los médicos se reúnan con los pacientes en persona, lo que implica un alto costo en términos de tiempo y recursos. La IA podría proporcionar una atención comparable a un costo significativamente menor y permitir su implementación a distancia. “Con solo unos minutos de conversación a través de una aplicación o dispositivo, podríamos obtener una evaluación competente y confiable de la psicosis de una persona”, afirma Tang, quien prevé contar con una herramienta lista para ensayos clínicos en 2030.
Desafíos éticos y limitaciones en el uso de IA
A pesar de los avances, persisten importantes obstáculos antes de que el diagnóstico asistido por IA sea viable en un entorno clínico. La eficacia de la inteligencia artificial depende en gran medida de la calidad de los datos utilizados para su entrenamiento, y actualmente existen deficiencias en este aspecto. Muchos estudios se basan en muestras pequeñas y no representativas de la población general, lo que plantea la necesidad de contar con grupos de datos más amplios y diversos. “Es fundamental que ampliemos nuestras muestras para mejorar la precisión de los diagnósticos”, sostiene Jeffrey Girard, psicólogo de la Universidad de Kansas.
Otro aspecto a considerar es que las variaciones en el habla pueden no estar necesariamente relacionadas con trastornos mentales. Factores como la edad, el dominio de un segundo idioma, el estrés o el uso de ciertos medicamentos pueden influir en la forma de comunicarse de una persona. Esto da lugar a una “brecha entre la investigación y la práctica”, donde los marcadores vocales pueden mostrar buenos resultados en un entorno controlado, pero no ser efectivos en situaciones del mundo real, afirma John Torous, psiquiatra e informático en el Centro Médico Beth Israel Deaconess de Harvard.
Lo ideal sería que los médicos tuvieran acceso a datos de referencia sobre cómo suena un paciente en condiciones normales para detectar cambios en su forma de hablar. Sin embargo, esto implicaría identificar a individuos con un alto riesgo de esquizofrenia y recopilar grabaciones de sus conversaciones, lo que plantea serias cuestiones éticas sobre la privacidad y la seguridad. “Es un asunto realmente complejo”, señala Brita Elvevåg, neurocientífica cognitiva de la universidad noruega UiT, quien lleva casi tres décadas estudiando patrones de habla. “¿Cómo podemos asegurar la privacidad de las personas a medida que comenzamos a implementar nuevas tecnologías? Me preocupa que esto no sea suficientemente considerado”.
Debido a estas limitaciones, los investigadores son cautos respecto a la posibilidad de que la IA se convierta en un método de diagnóstico para la esquizofrenia en el corto plazo. “Es una herramienta, no una solución mágica”, concluye Vijay Mittal, investigador y psicólogo clínico de la Universidad Northwestern de Illinois. “Estamos en una etapa incipiente, y aunque hay un gran entusiasmo, es fundamental proceder
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