La medicina moderna está experimentando una revolución gracias a la inteligencia artificial. Dos estudios recientes ilustran cómo estas tecnologías están transformando el campo de la salud mental, específicamente en la detección y tratamiento de la depresión.

El estudio de Levkovich y Elyoseph compara las recomendaciones de tratamiento de ChatGPT con las de médicos de atención primaria. Este trabajo resalta una notable coherencia en las recomendaciones de ChatGPT con las pautas aceptadas para el manejo de la depresión. 

Por otro lado, otra investigación publicada en Nature enfoca en la utilidad de los dispositivos wereables en la detección y predicción de la depresión. A través de un análisis exhaustivo de 54 estudios, encontraron que los relojes inteligentes y pulseras de actividad, pueden detectar signos de depresión con una precisión notable. 

Un reloj inteligente no solo monitorea nuestra actividad física sino también nuestros patrones de sueño y ritmo cardíaco. Este dispositivo, equipado con IA, podría alertarnos sobre posibles signos de depresión antes de que seamos conscientes de ellos. Así, se abre una ventana para intervenciones tempranas y personalizadas.

ChatGPT, por su parte, podría igualar e incluso superar la precisión humana en el diagnóstico y tratamiento de la depresión. Siempre utilizado por doctores. Estos hallazgos son particularmente relevantes dado que la depresión afecta aproximadamente al 3.8% de la población mundial, según la Organización Mundial de la Salud.

Sin embargo, es crucial destacar que, aunque prometedores, estos avances tecnológicos no están exentos de desafíos. La implementación clínica de IA y los wereables aún requieren refinamiento, especialmente en casos de depresión severa, y deben considerarse los riesgos y cuestiones éticas.

ChatGPT para el diagnóstico de la depresión

Para este estudio se emplearon viñetas describiendo pacientes hipotéticos con síntomas de depresión. Se crearon ocho versiones distintas de estas viñetas, variando atributos del paciente como sexo, estatus socioeconómico y severidad de la depresión (leve o grave).

Para depresión leve, ChatGPT-3.5 y ChatGPT-4 recomendaron psicoterapia en un 95.0% y 97.5% de los casos, respectivamente, mientras que los médicos solo en un 4.3%. En casos graves, ChatGPT favorecía un enfoque combinado de psicoterapia y medicación, mientras que los médicos preferían una combinación de antidepresivos y ansiolíticos.

ChatGPT mostró una preferencia por el uso exclusivo de antidepresivos (74% y 68% para ChatGPT-3.5 y ChatGPT-4, respectivamente), en contraste con los médicos que tendían a recomendar una combinación de medicamentos. Importante destacar, ChatGPT no mostró sesgos de género o socioeconómicos en sus recomendaciones.

Smartwatches para diagnosticar depresión

Para este estudio se realizó una revisión sistemática y metaanálisis utilizando datos de 8 bases de datos electrónicas. Se incluyeron 54 estudios en la verificación. La precisión promedio agrupada para la detección de depresión fue de 0.89, con sensibilidad de 0.87 y especificidad de 0.93.

La precisión más baja reportada fue de 0.70, con una sensibilidad más baja de 0.61 y especificidad más baja de 0.73. Se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la precisión entre diferentes algoritmos y dispositivos wereables.

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Los dispositivos más comúnmente utilizados fueron el Actiwatch AW4 y la serie Fitbit. Se usaron diferentes algoritmos, siendo los más comunes Random Forest, Logistic Regression y Support Vector Machine.

Los estudios utilizaban una variedad de tipos de datos. Incluyendo actividad física, patrones de sueño y datos de frecuencia cardíaca.

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Ambos estudios destacan el potencial de la IA y la tecnología wereable en el ámbito de la salud mental, particularmente en la detección y tratamiento de la depresión, y también señalan la necesidad de más investigaciones para mejorar la precisión y eficacia de estas tecnologías en la práctica clínica.

Sea como sea, la IA y los wereables de salud están marcando un antes y un después en la detección y tratamiento de la depresión. Estas tecnologías emergentes ofrecen un enfoque más objetivo, libre de prejuicios y potencialmente más eficiente para enfrentar este desafío global de salud mental.