Mariano Sigman, uno de los neurocientíficos más reputados del mundo, ha participado en el Congreso Nacional de Psiquatría 2020 para acercar la Inteligencia Artificial a la práctica asistencial de la salud mental y la psiquiatría. Lleva muchos años investigando en neurociencia, y mucha de esa investigación está vinculada a la práctica clínica. Por ende, señala "pensé que desde ese lugar correspondía hacer una charla tratando de abordar los tópicos que yo considero que son críticos en el devenir de muchos años en la práctica psiquiátrica con el advenimiento de algunas tecnologías nuevas".

Cuenta que junto a unos colegas psiquiatras de Nueva York, hace unos 10 años trataron de llevar a cabo un trabajo usando la idea de abordar la salud mental en la inteligencia artificial, pero automatizando los procesos como una vía tanto operativa como de mejora y aprendizaje.

"Una cosa que nos contaban a nosotros es que la desorganización del discurso es una huella muy idiosincrásica del pensamiento psicótico y de los preludios de las psicosis en esquizofrenia. La pregunta es como uno puede cuantificar eso. Tenemos una herramienta, cuando una persona habla, podemos proyectar ese discurso a un espacio que tiene direcciones de distintos temas, es decir está hablando de ella misma, del pasado, del futuro, de sufrimiento, de relaciones, de dificultades, de memoria… Cada uno de estos son tópicos. Entonces, hay una manera de medir cuantitativamente algo intuitivo del discurso, que es la velocidad con la que se salta de un tópico al otro".

Tras esto, formaron un grupo de pacientes con un riesgo alto de esquizofrenia. "Trabajamos en un caso que nos pareció muy interesante, en el cual todo el bagaje del diagnóstico psiquiátrico hacía que todos estos pacientes tuviesen a priori el mismo grado de riesgo por una gran cantidad de factores".

Explica que se preguntaron si esta herramienta, que tiene una manera fina de medir la organización del discurso, puede resolver esto. "Tomamos entrevistas estándar de la consulta, las hicimos pasar por este algoritmo, que mide no tanto de qué hablan los pacientes, sino a qué velocidad van saltando el discurso de un tema a otro. Ahí es donde viene la Inteligencia Artificial, es un algoritmo que convierte un espacio abstracto, el del texto, en un número para poder cuantificarlo".

Asegura estar particularmente contento con este trabajo, que además llamó la atención de Tom Instel, el antiguo director del National Institute of Mental Health de Estados Unidos. Dos semanas después de publicarlo, Instel escribió en su blog que con esta investigación "algo va a cambiar sustancialmente".

Aplicar la IA a la salud mental

En este sentido, Sigman Ahondan en como muchas veces la IA hace repensar la práctica en un dominio, y la profundidad que puede tomar la necesidad de escribir los procedimientos como algoritmos. Reflexiona como se puede aplicar esto a la salud mental. "Cual es la categoría de los pacientes, el objetivo mismo de la salud mental, cuando hay que intervenir y cuando no… Es decir, problemas muy fundamentales constitutivos de los programas de salud mental, que por supuestos han cambiado mucho con el devenir de las sociedades".

Por ello hace referencia a uno de los "ejemplos más paradigmáticos" de la Inteligencia Artificial, que es el transporte automático. "Cuando estos vehículos toman decisiones de manera autónoma. Y cuando toman decisiones de manera autónoma pueden hacer elecciones fáciles, comparables a qué hacer con un paciente. Los coches hacen esto, porque cada cierto tiempo están en una coyuntura en la cual tienen que evitar un accidente o atropellar a alguien. Como tenemos que escribir esta decisión, estamos de alguna manera obligados a reflexionar sobre algo que forma parte de una conversación tácita. Entonces, hay gente que ha estudiado como funciona esta moral para tratar de pensar como tenemos que programar a estos artilugios".

Sobre esto, su colega, Ivan Baumann, realizó un experimento en el que preguntó a un grupo de voluntarios qué tiene que hacer el coche ante la previa de un atropello, y encontró variaciones. "Hay muchos factores que influyen en la decisión de la gente: hay quien prefiere no hacer nada antes que hacer algo, también quienes prefieren salvar a los viandantes que a los que van dentro del coche, o quien prefiere salvar mujeres que hombres, o incluso salvar a aquellos que están mejor vestidos. Esto es un campo en sí mismo", determina. Ahora bien, en su opinión, el punto es que convertir cosas en algoritmos obliga a que el pensamiento informal, del que todos tenemos opiniones fundadas, se vuelque en algo escrito, explícito y que tenemos que procesar de manera efectiva.

Más adelante también llevaron a cabo, con la gente del Imperial College de Londres, un experimento con pacientes refractarios a los que se les aplicaba un tratamiento con psilocibina. "Tenía un éxito del 40%, razonablemente grande. Pero la pregunta que nos hacían es si la clasificación que estaban haciendo era la correcta", detalla. "Utilizamos las mismas técnicas del lenguaje, midiendo la complejidad emocional del discurso, la super exposición de emociones positivas y negativas. Eso nos permitió dividir a los pacientes en grupos, y una vez que los diferenciamos en grupos, encontramos que podíamos mejorar enormemente la eficacia del tratamiento".

De él surgió de nuevo una reflexión relacionada con poder hacer una medicina más humana, "desterrando esa suerte de histórica ignominia a la automatización de algo por su frialdad y su pérdida de humanidad". Con estos ejemplos, sentencia, "he querido mostrar que como siempre la tecnología puedes usarla como debes, con mucha conciencia de lo que significa. Y que nos aporta donde tenemos que implementarla, donde no, y de qué manera y para qué y con quién. Esto puede ser algo que nos vuelva mucho más humanos".