Uso de la inteligencia artificial en la atención de la salud mental de los adolescentes

Antecedentes

Dado el aumento en la prevalencia de los problemas de salud mental entre adolescentes, se requiere una intervención temprana y una gestión adecuada para reducir la mortalidad y la morbilidad. Aunque la inteligencia artificial (IA) ha demostrado un potencial significativo en el ámbito de la medicina, su aplicación en el contexto de la salud mental de los adolescentes ha sido poco estudiada.

Objetivo

Esta revisión tuvo como objetivo identificar las intervenciones basadas en IA que han sido evaluadas, implementadas o ambas, para su uso en el cuidado de la salud mental de los adolescentes.

Métodos

Se utilizó el marco metodológico de Arksey y O’Malley, posteriormente perfeccionado por Levac et al. , junto con la metodología del Instituto Joanna Briggs para guiar esta revisión de alcance. Se realizaron búsquedas en cinco bases de datos electrónicas desde su fecha de creación hasta julio de 2024 (inclusive).

Cuatro revisores independientes examinaron los títulos y resúmenes, leyeron los textos completos y extrajeron los datos mediante un formulario validado. Las discrepancias se resolvieron por consenso o, en su defecto, con la opinión de un quinto revisor.

El riesgo de sesgo (ROB) en estudios de pronóstico y diagnóstico se evaluó utilizando la herramienta Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool. El informe se elaboró siguiendo la lista de verificación PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews).

Resultados

Se identificaron 88 artículos que cumplían con los criterios de elegibilidad. Entre los estudios incluidos, la IA se utilizó principalmente para el diagnóstico (n=78), seguido por el monitoreo y evaluación (n=19), tratamiento (n=10) y pronóstico (n=6).

Algunos estudios abordaron múltiples aplicaciones, por lo que las categorías no son excluyentes. En cuanto al diagnóstico, los estudios se centraron principalmente en conductas suicidas (n=11) y trastorno del espectro autista (n=7). El aprendizaje automático fue el método de IA más reportado en todas las áreas de aplicación.

En general, el riesgo de sesgo para los modelos diagnósticos y pronósticos fue predominantemente incierto (58 %), mientras que el 20 % de los estudios presentaron alto riesgo y el 22 % fueron evaluados como de bajo riesgo.

Conclusiones

En esta revisión se constató que la IA se está aplicando en diversas áreas del cuidado de la salud mental de los adolescentes, abarcando desde el diagnóstico hasta la planificación del tratamiento, el monitoreo de síntomas y el pronóstico.

Llama la atención que la mayoría de los estudios se han centrado en herramientas diagnósticas, dejando otras dimensiones importantes del cuidado relativamente inexploradas. Esto representa una oportunidad clave para que futuras investigaciones amplíen el uso de la IA más allá del diagnóstico.

Además, los estudios futuros deberían centrarse en la participación activa y significativa de los usuarios finales en el diseño, desarrollo y validación de las intervenciones basadas en IA, así como en mejorar la transparencia en la elaboración de modelos, el manejo de datos y los procesos analíticos, con el fin de fomentar la confianza y facilitar una implementación clínica segura.

Resumen modificado por Cibermedicina

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