¿Por qué medimos la presión arterial pero no los "cambios mentales"?—La detección temprana de la salud mental en la era de la IA

Cuando vamos a un chequeo médico, medimos la presión arterial, nos hacemos análisis de sangre y verificamos los niveles de glucosa y colesterol.

Pocas personas cuestionan esto.

Si la presión arterial es alta, revisamos nuestros hábitos de vida. Si hay anomalías en los niveles de glucosa, nos hacemos más pruebas. Detectamos señales antes de que se conviertan en enfermedades graves y, si es necesario, buscamos tratamiento.

Esto se debe a que en la medicina moderna es común detectar problemas antes de que se vuelvan graves.

Sin embargo, cuando se trata de salud mental, la situación cambia drásticamente.

Días de insomnio se acumulan. No se quiere ir a la escuela o al trabajo. Se evita el contacto con otras personas. Lo que antes era placentero ya no interesa. Se tiene una visión extremadamente pesimista del futuro.

Aun cuando ocurren estos cambios, no es raro que el entorno se dé cuenta del problema solo después de una caída drástica en el rendimiento académico, ausencias prolongadas o un descenso significativo en el rendimiento laboral.

En otras palabras, mientras que en el ámbito físico se prioriza la prevención, en el mental aún prevalece la estructura de "actuar solo cuando el problema se manifiesta".

Para cerrar esta brecha, se está comenzando a discutir la combinación de evaluaciones regulares de salud mental con la inteligencia artificial.

¿Las medidas de seguridad escolar se enfocan demasiado en los "últimos minutos"?

Este problema se toma especialmente en serio en las escuelas.

Cuando ocurre un incidente grave en una escuela, lo primero que se discute son las medidas de seguridad física.

Se refuerzan los controles de pertenencias en la entrada. Se aumenta el número de guardias de seguridad. Se crean sistemas para evitar que se introduzcan objetos peligrosos en el recinto escolar.

Estas medidas son necesarias.

Sin embargo, hay problemas que no se pueden abordar solo con estas medidas.

El método de detectar objetos peligrosos en la entrada es, en otras palabras, un sistema que intenta detener el problema justo antes de que ocurra una crisis.

¿No había señales anteriores de que la persona se sentía profundamente aislada? ¿No enfrentaba problemas graves en su vida escolar? ¿No había sufrido acoso, problemas familiares, presión académica, falta de sueño o desesperanza durante un largo tiempo?

Por supuesto, lo importante aquí es no asociar "personas con problemas de salud mental" con "peligrosidad".

No se puede simplificar la relación entre malestar mental y violencia, y la mayoría de las personas con problemas de salud mental no hacen daño a otros.

La discusión no debe centrarse en identificar personas peligrosas.

La cuestión es si podemos identificar a las personas que necesitan ayuda más rápidamente.

Ya existe un "cribado de 20 segundos"

Cuando se habla de evaluar el estado mental, uno podría imaginar una evaluación psiquiátrica extensa.

Sin embargo, el cribado inicial no siempre es complicado.

El "Ask Suicide-Screening Questions (ASQ)" del Instituto Nacional de Salud Mental de EE.UU. (NIMH) consta de cuatro preguntas y se puede realizar en aproximadamente 20 segundos.

En un estudio del NIMH dirigido a jóvenes de 10 a 21 años, se identificó al 97% de los jóvenes en riesgo de suicidio que respondieron afirmativamente a una o más de las cuatro preguntas.

Sin embargo, hay una advertencia muy importante aquí.

Dar positivo en el cribado no significa que se haya diagnosticado un trastorno mental.

Mucho menos que la IA o la escuela puedan juzgar que "esta persona es peligrosa" o "tiene alta probabilidad de suicidio".

Es solo una puerta de entrada que indica que podría ser necesaria una evaluación adicional por parte de un especialista.

Este enfoque de "no diagnóstico, sino puerta de entrada" es un principio crucial al utilizar IA en el ámbito de la salud mental.

La fortaleza de la IA está en "el cambio de seis meses" más que en "la puntuación de hoy"

El propósito de utilizar IA no es solo hacer que las personas respondan preguntas puntuales.

Más bien, el gran potencial radica en captar patrones que cambian con el tiempo.

Por ejemplo, supongamos que un estudiante realiza un chequeo sencillo de tres minutos una vez al mes.

Durante los primeros meses, no hay grandes problemas.

Pero gradualmente, el tiempo de sueño disminuye.

Luego, aumentan las respuestas que indican "pasar menos tiempo con amigos".

Posteriormente, el estudiante comienza a expresar una fuerte ansiedad académica y aumentan las respuestas de "no tener esperanza en el futuro".

Mirando cada respuesta individualmente, puede que no parezca una emergencia.

Pero al observar los cambios durante seis meses, puede surgir una tendencia descendente clara.

Es difícil para los humanos seguir de manera continua estos cambios sutiles en miles de estudiantes o empleados.

La IA puede ayudar en esta área.

En otras palabras, la IA no se convierte en "psiquiatra", sino que actúa como un radar en la previsión meteorológica.

No confirma anomalías.

Informa que "hay un movimiento diferente al habitual".

En Filipinas, el cribado ya ha comenzado en las escuelas

Lo interesante es que en Filipinas, el cribado de salud mental no es solo un concepto futuro.

El Departamento de Educación de Filipinas está avanzando en una evaluación integral de salud para estudiantes de escuelas públicas a través del "Learners’ Health Assessment and Screening".

Esto incluye exámenes físicos, evaluaciones nutricionales, revisiones dentales y también cribado de salud mental.

Para los jóvenes de 10 a 19 años, se utilizan métodos de cribado apropiados para su edad, y se prevé que, si es necesario, se les conecte con apoyo especializado.

Además, las guías clínicas sobre chequeos de salud regulares en Filipinas recomiendan cribados de depresión y ansiedad para niños y jóvenes, y de ansiedad, estrés y trastornos del sueño para adultos.

Por lo tanto, el debate futuro no es solo sobre "si hacer o no cribados de salud mental".

Es sobre hasta qué punto integrar la IA en los sistemas ya existentes.

Quién verá los resultados.

Cómo se comunicarán al individuo.

Cuánto tiempo se almacenarán los datos.

Y si se puede asegurar un sistema para conectar a las personas que den positivo con expertos reales.

El diseño de estos sistemas se vuelve más importante.

En las redes sociales, se escucha "Quisiera que se dieran cuenta antes"

Al observar los debates en redes sociales sobre este tema, destaca la expectativa de detección temprana.

En plataformas como Reddit, se discute que la implementación de cribados regulares de salud mental en las escuelas podría ayudar a identificar problemas que los estudiantes no se atreven a comunicar, como problemas familiares, abuso, ansiedad severa o depresión.

Es la idea de que "los niños con problemas no siempre piden ayuda por sí mismos".

En cuanto al apoyo de salud mental mediante IA, hay puntos que los usuarios valoran.

Está disponible las 24 horas.

No tiene las barreras psicológicas de hablar con un humano.

Ayuda a organizar los sentimientos confusos en la mente en forma de texto.

Permite expresar preocupaciones que uno pensaba que no valían la pena consultar.

Esta "facilidad de acceso" es una ventaja que solo la IA puede ofrecer.

Especialmente en áreas con escasez de expertos o donde hay fuertes prejuicios contra la consulta psicológica, las herramientas digitales podrían funcionar como una puerta de entrada inicial.

Por otro lado, "No quiero que la escuela o la empresa vigilen mi mente"

Sin embargo, igual de fuerte en las redes sociales es la preocupación por la privacidad.

"¿Quién verá las respuestas?"

"¿Se almacenarán en la escuela?"

"Si se determina que tengo ansiedad o tendencias depresivas en el trabajo, ¿afectará mi evaluación laboral?"

"¿Hay garantía de que las empresas de IA no usarán los datos para aprendizaje?"

Estas son las dudas.

La información de salud mental es más difícil de manejar que los datos de salud convencionales.

Por ejemplo, si un empleado responde que "siente una fuerte ansiedad".

Si ese resultado se comunica a su supervisor directo o al personal de recursos humanos, es probable que no responda con sinceridad la próxima vez.

Podría afectar su promoción.

Podría no recibir tareas importantes.

Podría ser etiquetado como "mentalmente inestable".

Es natural pensar así.

En las redes sociales, también se repiten preocupaciones similares sobre los registros de terapia o asesoramiento con IA.

Aunque hay usuarios que valoran la conveniencia, no son pocos los que reaccionan diciendo "No sé dónde se guardan estas conversaciones extremadamente personales" o "No quiero que la IA sea un tercero en mis conversaciones con un terapeuta humano".

Esto no es solo una aversión a la IA.

Es un problema que afecta el "entorno seguro para hablar con sinceridad", que es un requisito para el apoyo de salud mental.

Lo más peligroso en el trabajo es que el "apoyo a la salud" se convierta en "evaluación laboral"

Este problema se vuelve aún más importante si se introduce el cribado de IA en el lugar de trabajo.

Si las empresas crean un sistema donde pueden verificar individualmente,

"El Sr. A tiene tendencias depresivas"

"El Sr. B tiene alta ansiedad"

"El Sr. C tiene alto riesgo de agotamiento"

entonces se acerca más a la vigilancia de los empleados que al apoyo a la salud.

Lo más realista es separar la atención individual de la provisión de información a la organización.

Solo los encargados mínimos necesarios, como profesionales médicos o psicológicos con obligación de confidencialidad, pueden ver información que identifique a individuos.

Por otro lado, a la dirección de la empresa solo se le muestra información anonimizada y agregada.

Por ejemplo,

"En un departamento, los indicadores relacionados con el agotamiento han aumentado significativamente en los últimos seis meses"

con esta información, la empresa puede examinar problemas organizacionales en lugar de buscar individuos.

¿Han aumentado las horas extras?

¿Son realistas los objetivos establecidos?

¿Hay problemas con la gestión?

¿Hay una escasez crónica de personal?

Se trata de tratar la salud mental no como una debilidad individual, sino como un sensor que refleja el entorno organizacional.

De hecho, en las redes sociales, se observa mucho sarcasmo y desconfianza hacia las empresas que promueven el "bienestar" o la "salud mental de los empleados" mientras aumentan la carga de trabajo.

No se puede ignorar la observación de que antes de medir el estrés de los empleados con IA, se debe mejorar el entorno laboral que genera estrés.

Lo que no se debe permitir que haga la IA

Si se va a utilizar IA en el campo de la salud mental, es necesario establecer límites claros.

Lo que se debe evitar especialmente es dejar que la IA se encargue de "diagnósticos", "predicción de personas peligrosas" o "decisiones de tratamiento".

La IA solo debe detectar cambios o patrones.

La evaluación, diagnóstico, asesoramiento e intervención de emergencia deben ser realizados por personas calificadas.

Además, se debe considerar con extrema cautela cualquier sistema que recopile correos electrónicos, chats, redes sociales o registros de comportamiento en la escuela para inferir el estado psicológico sin el conocimiento del individuo.

Si la empresa comienza a juzgar que "este empleado podría estar en estado depresivo" a partir de información no proporcionada por el propio individuo, se convierte en un sistema de vigilancia bajo el nombre de medidas de salud mental.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) también advierte que, aunque la IA generativa se utiliza como compañera psicológica por muchas personas, incluidos jóvenes