La promesa de la inteligencia artificial en la salud mental, ¿un avance verdadero o una ilusión tecnológica?

La revista MIT Technology Review informó que un grupo de investigadores del Geisel School of Medicine, perteneciente al Dartmouth College, llevó a cabo el primer ensayo clínico de un bot terapéutico basado en inteligencia artificial generativa. El modelo, bautizado como Therabot, fue diseñado específicamente para asistir a personas con síntomas de depresión, ansiedad generalizada o con alto riesgo de desarrollar trastornos alimentarios. Los resultados de este estudio se publicaron el 27 de marzo en NEJM AI, una revista especializada del New England Journal of Medicine.

Según la fuente, Therabot mostró una eficacia comparable a la terapia humana en la población evaluada. La IA se comportó como un terapeuta virtual capaz de interactuar mediante mensajes con los participantes del ensayo. Durante las ocho semanas del estudio, se permitió que la mitad de los 210 sujetos accedieran a conversaciones con Therabot, mientras que el resto conformó el grupo de control. La interacción con la IA promedió alrededor de diez mensajes diarios.

El objetivo principal de los investigadores era comprobar si un modelo de lenguaje generativo, debidamente entrenado con fundamentos científicos, podía superar las limitaciones históricas de los bots terapéuticos, entre ellas la falta de credibilidad clínica y la escasa capacidad de sostener relaciones terapéuticas de calidad.

Limitaciones de los bots terapéuticos existentes

Según MIT Technology Review, el éxito de Therabot no implica una aprobación generalizada de los numerosos bots terapéuticos que proliferan en el mercado. Aunque muchas empresas tecnológicas han lanzado herramientas que prometen accesibilidad, bajo costo y frecuencia de uso, la mayoría de estas aplicaciones funcionan sin respaldo científico ni validación clínica.

Uno de los problemas centrales es que estos bots operan en una “zona gris regulatoria” y no suelen estar entrenados en prácticas como la terapia cognitivo-conductual. En muchos casos, derivan de modelos fundacionales, como Llama de Meta, entrenados mayoritariamente con conversaciones extraídas de internet. Esta base de datos genérica puede generar respuestas inapropiadas en contextos clínicos delicados. Nick Jacobson, investigador principal del estudio de Therabot, advirtió que “si dijeras que querés bajar de peso, [estos bots] te apoyarían sin cuestionarlo, aunque ya tengas un peso muy bajo”, algo que un terapeuta humano jamás permitiría.

La falta de precisión terapéutica no es el único problema. Jacobson también cuestionó el entrenamiento técnico y ético del personal detrás de estos sistemas: “Tengo muchas preocupaciones sobre la industria y sobre cuán rápido estamos avanzando sin evaluar realmente todo esto”.

Desarrollo y entrenamiento de Therabot

El equipo de investigación del Geisel School of Medicine, liderado por expertos en psiquiatría y ciencia de datos biomédicos, diseñó Therabot con el objetivo de superar los obstáculos que habían limitado el desarrollo de bots terapéuticos eficaces. Según explicó Nick Jacobson a MIT Technology Review, los primeros intentos se apoyaron en conversaciones sobre salud mental tomadas de foros de internet, lo que resultó insatisfactorio. Luego recurrieron a miles de horas de transcripciones de sesiones reales con psicoterapeutas, pero tampoco cumplieron con los estándares requeridos.

Jacobson señaló que el modelo respondía con frases como “‘hmm-hmm’, ‘seguí’ y luego ‘Tus problemas vienen de tu relación con tu madre’”, lo cual reflejaba clichés de la psicoterapia más que intervenciones basadas en evidencia. Frente a estas limitaciones, el equipo resolvió construir sus propios conjuntos de datos, diseñados expresamente a partir de prácticas terapéuticas científicamente validadas.

Este enfoque contrastó radicalmente con el de otros desarrolladores del mercado, cuyos productos suelen derivar de modelos de lenguaje generalistas sin entrenamiento especializado en salud mental. La diferencia clave de Therabot radica, según la publicación, en que fue estructurado desde el inicio para ofrecer respuestas alineadas con tratamientos clínicos comprobados.

Resultados del ensayo clínico con Therabot

De acuerdo con MIT Technology Review, el ensayo clínico de Therabot se llevó a cabo durante ocho semanas e incluyó a 210 participantes que presentaban síntomas de depresión, trastorno de ansiedad generalizada o estaban en riesgo de desarrollar trastornos alimentarios. La mitad de ellos utilizó Therabot, mientras que el resto integró un grupo de control sin acceso al bot. Las interacciones con la IA consistieron en responder a sus mensajes e iniciar conversaciones, con un promedio de diez mensajes diarios por participante.

Los resultados fueron medidos a través de encuestas de autorreporte, un método comúnmente empleado en estudios de salud mental. Los efectos observados fueron diferenciados según la condición tratada: los participantes con depresión reportaron una reducción del 51% en sus síntomas, los que padecían ansiedad informaron una mejora del 31%, y quienes estaban en riesgo de trastornos alimentarios reflejaron una disminución del 19% en preocupaciones relacionadas con la imagen corporal y el peso.

Nick Jacobson afirmó que estos resultados son comparables con los obtenidos en ensayos controlados de psicoterapia humana que requieren unas 16 horas de tratamiento, mientras que el bot logró resultados similares en la mitad de ese tiempo. “He trabajado durante mucho tiempo en terapias digitales y nunca vi niveles de compromiso sostenido como este”, sostuvo.

Advertencias sobre la industria de la terapia con IA

Pese a los resultados alentadores del ensayo clínico con Therabot, Nick Jacobson fue categórico al señalar que este avance no valida la industria emergente de sitios y aplicaciones que ofrecen servicios de “terapia con IA”. En diálogo con MIT Technology Review, subrayó que “todo lo contrario” ocurre en la mayoría de los casos: estas plataformas no entrenan sus modelos con prácticas respaldadas por evidencia clínica, ni cuentan con equipos de investigadores capacitados que supervisen las interacciones.

Según el artículo, muchas de estas empresas presentan sus productos como equivalentes a un tratamiento clínico legítimo, lo cual implicaría someterse a la regulación de la Food and Drug Administration (FDA). Sin embargo, Jacobson opinó que, en caso de que ese organismo decidiera intervenir, “probablemente ninguna—casi ninguna—de las que están operando en este espacio tendría la capacidad de obtener una autorización oficial para respaldar sus afirmaciones”.

La crítica apunta a la ausencia de controles regulatorios y a la tendencia del mercado a moverse con rapidez sin realizar evaluaciones rigurosas. En ese contexto, el ensayo de Therabot busca marcar un contraste respecto de una industria que, según el propio Jacobson, se ha desarrollado sin la solidez científica ni la ética necesarias para tratar con poblaciones vulnerables.

La viabilidad de los bots terapéuticos enfrenta límites éticos y regulatorios importantes. Jean-Christophe Bélisle-Pipon advirtió, según MIT Technology Review, que sin aprobación formal ni integración en sistemas de salud, estas tecnologías podrían quedar fuera del alcance de quienes más las necesitan. A falta de alternativas seguras, muchos usuarios recurren a modelos no clínicos como ChatGPT para apoyo emocional, aunque no fueron diseñados para ese fin. Además, el tipo de supervisión que se aplicó durante el ensayo de Therabot no sería factible en un despliegue masivo.

¿Estamos ante el inicio de una nueva era en la atención a la salud mental, o simplemente frente a una sofisticación más del espejismo tecnológico? Si bien el caso de Therabot marca un hito en cuanto a evidencia y diseño responsable, lo cierto es que el mercado se mueve con una velocidad que la ciencia y la regulación aún no logran acompañar. Tal vez la pregunta que persiste no sea si los bots pueden ayudar, sino quiénes deben construirlos, cómo deben supervisarse y qué estamos dispuestos a delegar en una máquina cuando se trata de algo tan humano como el sufrimiento.