Me crucé con un ensayo clínico: un chatbot de terapia impulsado por inteligencia artificial generativa desarrollado en Dartmouth (Universidad privada de la Ivy League ubicada en Hanover, New Hampshire, en los Estados Unidos), y de nuevo no puedo evitar sentir una mezcla de asombro (cada vez menos) y cautela (cada vez mas). Si bien estoy seguro que mucha gente ya usa los Chats de IA “comunes” como apoyo y oído amigo con quien compartir sus problemas y encontrar consuelo, este primer estudio nos da parámetros para analizar que tan bien lo hace.
En los resultados del ensayo, publicados en NEJM AI, se observaron reducciones significativas en los síntomas de depresión, ansiedad generalizada y riesgo de trastornos alimentarios. Para aquellos con depresión, una reducción promedio del 51% en los síntomas, llevando a mejoras clínicamente significativas en su estado de ánimo y bienestar general. De manera similar, la disminución del 31% en los síntomas de ansiedad y la reducción del 19% en las preocupaciones sobre la imagen corporal son que llaman la atención considerando la dificultad tradicional de tratar los trastornos alimentarios.
¿Pero estos resultados son similares a los que se recibe con terapia tradicional?
Los investigadores señalan que las mejoras en los síntomas observadas con Therabot fueron comparables a lo que se reporta para la terapia ambulatoria tradicional. Nicholas Jacobson, autor principal del estudio, resume que este enfoque asistido por IA podría ofrecer beneficios clínicamente significativos a los usuarios.
También afirma que sus resultados son comparables a lo que se vería para personas con acceso a la terapia cognitiva de "estándar de oro" con proveedores ambulatorios. Incluso desliza que se podría estar ofreciendo a las personas el equivalente al mejor tratamiento disponible en el sistema de atención en períodos de tiempo más breves.
Obviamente que es un tema muy delicado. Los propios investigadores, aclaran y enfatizan que, si bien la terapia asistida por IA muestra beneficios clínicamente significativos, todavía necesita si o si la supervisión de un profesional clínico. Advirtiendo que ningún agente de IA generativa está listo para operar de forma totalmente autónoma en la salud mental, donde pueden surgir una amplia gama de escenarios de alto riesgo.
Una de las cosas que más me llama la atención es el hecho de que los participantes reportaron que podían confiar y comunicarse con Therabot a un grado comparable al de un profesional de la salud mental. Jacobson incluso señaló que algunas personas parecían formar relaciones con el software, sintiéndose cómodas para hablar con un bot sin temor a ser juzgadas. Este aspecto del vínculo terapéutico con una IA es algo que requiere más investigación y reflexión ética. Si bien la accesibilidad y la disponibilidad 24/7 son innegables, ¿qué significa realmente formar una relación de confianza con una máquina?
¿Tendremos tiempo de reflexionar, o en pocos días tendremos decenas de ayudantes emocionales al alcance de la mano? ¿Cómo se podría legislar para prohibirlos si a fin de cuentas es un chat mas?
¿Cómo se hizo
El estudio de Therabot se realizó como un ensayo controlado aleatorizado (ECA)
- Participantes: Se reclutaron 210 adultos de todo Estados Unidos que presentaban síntomas clínicamente significativos de trastorno depresivo mayor (TDM), trastorno de ansiedad generalizada (TAG) o que estaban en alto riesgo clínico de trastornos de la conducta alimentaria (TCA-AR).
- Diagnóstico: Todos los participantes habían sido diagnosticados previamente con un trastorno de salud mental. Fueron estratificados en uno de tres grupos según los resultados de su evaluación de salud mental: síntomas clínicamente significativos de TDM, TAG o TCA-AR.
- Grupo de intervención (Therabot): 106 participantes recibieron acceso ilimitado a la aplicación Therabot durante cuatro semanas. Después de este período inicial, se realizó una segunda evaluación a las ocho semanas, durante las cuales los participantes podían iniciar conversaciones con Therabot pero ya no recibían indicaciones.
- Grupo de control en lista de espera (LEC): 104 participantes no tuvieron acceso a la aplicación durante el período del estudio de ocho semanas. Sin embargo, se les concedió acceso a Therabot después de la conclusión del estudio.
- Intervención: Los participantes del grupo de Therabot interactuaron con el chatbot a través de una aplicación de teléfono inteligente. Podían escribir respuestas a las indicaciones sobre cómo se sentían o iniciar conversaciones cuando necesitaban hablar. Therabot respondía con un diálogo de texto natural y abierto basado en un conjunto de entrenamiento original desarrollado por los investigadores a partir de las mejores prácticas basadas en evidencia para psicoterapia y terapia cognitivo-conductual. Las preguntas y respuestas de la aplicación se personalizaban en función de lo que aprendía durante las conversaciones con los participantes.
- Medición de Resultados: Los investigadores evaluaron el progreso de los participantes mediante cuestionarios estandarizados que los clínicos utilizan para detectar y monitorizar cada condición. Se realizaron evaluaciones al inicio del estudio (línea de base), después de cuatro semanas (postintervención) y nuevamente después de ocho semanas (seguimiento). Los resultados primarios fueron los cambios en los síntomas desde el inicio hasta la postintervención y el seguimiento. También se midieron resultados secundarios como la participación del usuario, la aceptabilidad y la alianza terapéutica (la relación de colaboración entre el paciente y el terapeuta).
- Supervisión: Los investigadores evaluaron continuamente las conversaciones para asegurarse de que el software respondiera dentro de las mejores prácticas terapéuticas. El equipo del estudio estaba preparado para intervenir inmediatamente si un paciente expresaba preocupaciones de seguridad agudas, como ideación suicida, o si el software respondía de manera inapropiada.
- Uso de Therabot: Los usuarios interactuaron con Therabot durante un promedio de seis horas durante el ensayo, lo que equivale a aproximadamente ocho sesiones de terapia.
- Los investigadores utilizaron modelos mixtos de enlace acumulativo para examinar los cambios diferenciales entre los grupos y calcularon los tamaños del efecto de Cohen's d basados en la razón de momios logarítmica para representar el cambio diferencial entre los grupos. Los resultados del grupo de Therabot se compararon con los del grupo de control en lista de espera para determinar la efectividad de la intervención.
Aleatorización y Grupos: Los participantes fueron asignados aleatoriamente a uno de dos grupos:
El contexto social: Acceso y desigualdad
Jacobson señala que, en Estados Unidos, por cada proveedor disponible, hay un promedio de 1600 pacientes con depresión o ansiedad. En este contexto, la posibilidad de que la IA generativa complemente la atención presencial parece interesante. Podría ofrecer apoyo en tiempo real a muchas personas que actualmente no tienen acceso a ayuda, especialmente en comunidades marginadas o zonas rurales donde los recursos son escasos.
Pero, también plantea la cuestión de si esta solución tecnológica podría aumentar las desigualdades digitales existentes. ¿Qué pasa con quienes no tienen acceso a dispositivos móviles o conexión a internet? Aunque tiene el potencial de democratizar la salud mental, su implementación debe considerar cuidadosamente estos factores para evitar dejar atrás a las poblaciones más vulnerables.
Conclusión: El desafío de la empatía
Es inevitable que los psicólogos y profesionales de la salud mental se opongan, al menos inicialmente, a la idea de que una máquina pueda reemplazar, o incluso competir con ellos, el papel del terapeuta humano. Y me parece que tienen razón en hacerlo. La empatía no es solo un conjunto de respuestas aprendidas; es una conexión profunda que surge de la experiencia compartida, la intuición y la capacidad única de los humanos para interpretar emociones a través de gestos, tonos de voz e incluso silencios. Un ser humano puede percibir angustia en una mirada vacía o detectar esperanza en una sonrisa apenas insinuada, habilidades que, hasta ahora, parecen fuera del alcance de cualquier IA.
Garantizar que una máquina sea verdaderamente empática plantea un desafío fundamental: ¿cómo programar algo tan intrínsecamente humano como la compasión? Las máquinas pueden simular empatía basándose en patrones de lenguaje y comportamiento, pero me parece que esos billones de parámetros no se acercan a la vivencia emocional que da profundidad a las interacciones humanas. Además, me imagino que la relación terapéutica no solo depende de lo que se dice, sino también de lo que se siente en el espacio compartido entre paciente y terapeuta, algo que ninguna inteligencia artificial puede replicar por completo.
La irrupción de la inteligencia artificial en la salud mental, otra vez, nos plantea preguntas profundas sobre la esencia de lo humano. La empatía, la compasión y la intuición emocional han sido siempre rasgos exclusivos de nuestra especie. Sin embargo, herramientas como esta desafían estas nociones al intentar replicar estas cualidades mediante algoritmos.
Este avance nos obliga a seguir pensando si lo que define nuestra humanidad puede ser replicado o incluso redefinido por la tecnología.