Los psiquiatras y neurólogos españoles, tanto en los centros de investigación como en la industria o los laboratorios de los hospitales, están empleando la inteligencia artificial en sus ensayos clínicos para poner coto a las preocupantes cifras de salud mental.
Según el último informe anual del Sistema Nacional de Salud, de 2023, tres de cada diez españoles padece algún trastorno mental, entre los que destacan la ansiedad, el insomnio y la depresión. Y las cifras cuadran con un estudio más reciente del Grupo Axa con la colaboración del Consejo de la Psicología de España, que señala que casi el 30% de la población afirma tomar ansiolíticos, somníferos o antidepresivos una vez al mes y un 16% dice hacerlo todas la semanas.
En estas circunstancias, los psiquiatras y neurólogos españoles, y los médicos españoles del cerebro en general, están buscando una batería de soluciones para frenar una auténtica ola de angustia. Y entre ellas ha empezado a surgir recientemente la inteligencia artificial con todo su combustible de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y redes neuronales artificiales.
Las redes neuronales artificiales imitan la capacidad del cerebro para procesar información de manera eficiente a través de capas interconectadas. Mara Dierssen, presidenta del Consejo Español del Cerebro, recuerda que los investigadores españoles están experimentando con «redes neuronales profundas para el análisis de imágenes o la interpretación automatizada de electroencefalografías».
Más concretamente, Dierssen ha colaborado recientemente con Alessandro Principe, del Hospital del Mar Research Institute de Barcelona, en el desarrollo de «algoritmos avanzados que identifican patrones bioeléctricos en el cerebro para diagnosticar epilepsia, reduciendo errores y mejorando el resultado quirúrgico».
Por su parte, el aprendizaje supervisado de la inteligencia artificial, según un análisis reciente publicado por el Journal of Clinical Medicine, se utiliza para «identificar biomarcadores tempranos de enfermedades neurodegenerativas, como cambios estructurales sutiles en los escáneres cerebrales que indican deterioro cognitivo». Estos modelos también se emplean, sigue el análisis, «para clasificar patrones de actividad neuronal, ayudando a los investigadores a vincular la función cerebral con comportamientos específicos o estados cognitivos».
Los médicos españoles del cerebro ya están investigando con IA para realizar diagnósticos tempranos de Alzheimer, Parkinson o esclerosis múltiple antes de que los síntomas se vuelvan evidentes. Y todo esto podría llegar a permitir, según Mara Dierssen, «intervenir antes y ralentizar el avance de estas enfermedades».
«Las terapias digitales con biofeedback utilizan dispositivos que miden en tiempo real parámetros como la frecuencia cardíaca o la actividad cerebral y están ayudando a pacientes con ansiedad o estrés postraumático a aprender técnicas de autorregulación emocional»
También es prometedora, sigue la experta, la investigación de «las aplicaciones que analizan patrones de sueño, actividad física y lenguaje a través de wearables o smartphones que se utilizan en ensayos clínicos para hacer el seguimiento, por ejemplo, de los efectos de un determinado tratamiento». Es más, matiza, ya existen «algoritmos que identifican el tono de voz o la velocidad del habla como indicadores de cambios emocionales o cognitivos».
Cada vez están más cerca de su aplicación en los hospitales españoles, según Dierssen, «las terapias digitales con biofeedback, que utilizan dispositivos que miden en tiempo real parámetros como la frecuencia cardíaca o la actividad cerebral y que están ayudando a pacientes con ansiedad o estrés postraumático a aprender técnicas de autorregulación emocional».
Llanos Conesa, profesora de psiquiatría en la Universidad de Valencia y psiquiatra del Hospital General de Valencia, cree que los wearables que miden constantes vitales como la frecuencia cardiaca o respiratoria, populares chatbots como Woebot y aplicaciones como Headspace también «podrían permitir, en el futuro, que los sanitarios conozcan mejor el día a día de los pacientes fuera de la consulta, hacer un seguimiento más preciso de sus estados de ánimo e intervenir antes de que una situación se agrave».
Patrones ocultos
El aprendizaje no supervisado de la inteligencia artificial es diferente tanto del aprendizaje supervisado como del diseño de las redes neuronales artificiales. Hablamos de un método «particularmente valioso», según el análisis reciente del Journal of Clinical Medicine, cuando se quieren descubrir estructuras ocultas en conjuntos de datos complejos o que carecen de etiquetas claras. En estos casos, advierten, los algoritmos pueden «revelar patrones de conectividad únicos en las redes cerebrales, arrojando luz sobre las diferencias entre individuos sanos y aquellos con afecciones neurológicas».
Por ejemplo, matiza Dierssen, los investigadores españoles del cerebro trabajan en proyectos europeos como PROMPT, donde exprimen los algoritmos del aprendizaje no supervisado para «estimar la probabilidad de desarrollar trastornos psiquiátricos como la esquizofrenia o la resistencia al tratamiento farmacológico en enfermedades como la depresión a partir de bases de datos genómicos, clínicos y de comportamiento».
El procesamiento de lenguaje natural «se utiliza para analizar textos médicos, como historiales clínicos y publicaciones científicas, y extraer información relevante»
Otra herramienta muy prometedora para los investigadores, según Dierssen, es AlphaFold, «que predice estructuras de proteínas, algo que tiene implicaciones directas en la comprensión de enfermedades neurodegenerativas». Además, aclara, AlphaFold «permitirá simulaciones más precisas de redes neuronales para estudiar el cerebro a nivel macro y micro».
Pero más allá de los laboratorios, la inteligencia artificial también está empezando a introducirse en el día a día de las consultas y los hospitales. Dierssen recuerda así que el procesamiento de lenguaje natural «se utiliza para analizar textos médicos, como historiales clínicos y publicaciones científicas, y extraer información relevante». Además, sigue la experta, «puede facilitar la creación de informes médicos automatizados, lo que reduce la carga administrativa sobre los profesionales de la salud y les permite dedicar más tiempo a la atención directa del paciente».
Llanos Conesa, del Hospital General de Valencia, confirma que «algunos psiquiatras españoles están comprobando hasta qué punto les ayuda la inteligencia artificial —mediante breves cuestionarios— a clasificar la gravedad o la urgencia de quienes les piden una primera cita». En paralelo, añade, «estamos empezando a entrenar a la IA para que entreviste a pacientes infantiles con la intención de analizar, por ejemplo, no solo qué responden los niños a ciertas preguntas sobre el miedo, el hambre o la soledad, sino también el tono y la forma en la que lo hacen».
Y todo esto, desde lo que se pone en marcha en las consultas hasta lo que ocupa los días de los laboratorios, confirma que los desafíos (y oportunidades) del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y las redes neuronales artificiales son notables para unos médicos del cerebro españoles que no siempre cuentan con los recursos necesarios.
Más concretamente, Mara Dierssen, presidenta del Consejo Español del Cerebro, pide «incrementar la financiación y el apoyo para comprender mejor el cerebro y desarrollar tratamientos innovadores, desarrollar herramientas que permitan la detección temprana y el seguimiento efectivo de las enfermedades neurológicas o implementar métricas que ayuden a evaluar la progresión de las afecciones cerebrales y la eficacia de los tratamientos».
En paralelo, sigue Dierssen, «habría que garantizar el acceso igualitario, reforzar la prevención y detección tempranas, mejorar la coordinación de políticas y recursos y favorecer el acceso a tratamientos médicos, rehabilitación y apoyo psicosocial, adaptando los cuidados a la evolución de los pacientes y fomentando su inclusión en el entorno familiar y social».
Todas ellas son medidas que podrían responder a una de las principales preocupaciones de los españoles. Según un sondeo de Ipsos, casi el 60% considera la salud mental el principal desafío social, el segundo país europeo que más lo percibe así, solo por detrás de Suecia. Además, según el Headway Report, el seis por ciento de las muertes en Europa en 2021 estaban relacionadas con enfermedades neurológicas y el cuatro por ciento con trastornos mentales y del comportamiento.
La pelota, una vez más, lleva años botando en el tejado de los políticos y depende totalmente de su capacidad para superar sus diferencias en un entorno de intensa polarización. Los médicos del cerebro españoles, mientras tanto, seguirán esperando una respuesta que no solo les afectará a ellos, sino también (y sobre todo) a millones de pacientes que se defienden como pueden del Parkinson, la depresión, la ansiedad o el Alzheimer.