LA IA APLICADA EN EL CAMP DE LA SALUT MENTAL
Guillermo Romero, Data Analyst
Actualment, estem vivint una revolució digital marcada principalment per la implementació de noves tecnologies que han transformat de manera radical la manera en la qual vivim i treballem. Un component que té molt pes en aquesta revolució és la famosa i tan esmentada últimament intel·ligència artificial.
Idíl·licament, la IA és una disciplina que busca dotar a les màquines de capacitats cognitives similars a les humanes, permetent-los aprendre, raonar i prendre decisions de manera autònoma.
En aquest context, l’article que es presenta a continuació té la intenció de detallar l’estat actual de la IA dins del camp de la salut mental i quines perspectives presenta en el panorama clínic.
En el programa DOMUM, ens proposem detallar la metodologia que s’està duent a terme i a més, com la IA pot aportar molt de valor al programa. Buscarem comprendre a fons l’abast i les limitacions actuals de la IA, així com el seu potencial per a millorar i complementar les activitats i pràctiques clíniques.
AI Aplicada a Healthcare
A pesar que tot el relacionat amb la IA s’ha convertit en una potència present dins del camp de la medicina, pel que fa al camp de la salut mental i el benestar emocional, està sent un procés més lent. Els professionals de la salut mental tendeixen a ser més pràctics en el seu dia a dia, a diferència d’altres professionals fora del sector. El diagnòstic i l’anàlisi es fonamenten sovint en estats emocionals i/o anímics, com, per exemple, l’observació d’uns certs comportaments o factors psicològics dels seus pacients.
Avui dia, les dades presentades pel professional es reporten en forma de declaracions o afirmacions subjectives i notes qualitatives de pacients, que són fruit de les verbalitzacions del pacient i interpretacions del propi professional. A més, per a l’avanç del mesurament de les intervencions clíniques, la IA encara no ha estat prou desenvolupada dins del camp de la salut mental.
Una pregunta pertinent sobre aquest tema seria: Fins a quin punt els professionals de la salut mental confien en la Intel·ligència Artificial per a la seva pràctica clínica i d’intervenció psicosocial? Què es necessita per a poder treballar de la mà d’ella?
Per a trobar resposta a les preguntes formulades anteriorment, necessitem conèixer molt bé com funciona la IA, per a què la necessitem i quines són les expectatives que tenim sobre ella.
Dades no centralitzades i poc definides
En primer lloc, és primordial anar a buscar el punt de partida, la dada. Sense la capacitat de tenir una metodologia de captació rigorosa de dades científiques i de qualitat, la IA no té sentit. Actualment, en el camp de la salut mental, més del 75% (Josuè Sallent, 2) de la informació és desestructurada. Per tant, resulta crucial comptar amb sistemes que facilitin una estructuració de la informació, permetent un accés ràpid i senzill i que estigui a disposició de totes les persones implicades.
Una via per a millorar l’estructuració d’aquestes dades és optimitzar el procés de captació, ja que en el sector “healthcare” encara es realitzen els informes manualment. La recol·lecció de dades suposa per al professional una gran part del seu treball, per aquesta raó proposem buscar eines digitals que ajudin a parametritzar els diagnòstics mèdics i de benestar del pacient. Aquestes eines digitals poden ser aparells de monitoratge, aplicacions de registre de salut o fins i tot plataformes i solucions especialitzades en el seguiment del pacient i telemedicina.
No obstant això, fins ara, no s’utilitzen solucions d’aquest tipus en el camp del benestar i la salut mental, únicament en especialitats mèdiques específiques.
D’aquesta manera, un desenvolupament eficient de la IA requereix disposar d’una molt bona capacitat de col·laboració entre els professionals de la salut mental, desenvolupadors de la tecnologia i els científics de dades.
Desafiaments ètics i socioculturals
Com ja hem vist, la implementació de la IA no planteja només interrogants tècnics, sinó que també suscita qüestions ètiques. Com qualsevol projecte de recerca i de noves característiques, aquests han de sotmetre’s a un comitè d’ètica corresponent. Avui dia, cal destacar que hi ha poques organitzacions dins del sector social que disposin d’instàncies de tecnologia, ètica i protecció de dades lligades al tractament d’aquests.
La transparència en l’ús d’algorismes ja sigui que estiguin relacionats amb la IA o no, emergeix com un requisit essencial. És vital assegurar que aquests algorismes no presentin biaixos ni discriminació i, en canvi, demostrin beneficis tangibles per a la societat. Més enllà de l’anàlisi etic de l’ús de dades en la recerca, es requereix la implementació d’un organisme amb funcions similars a un comitè de bioètica. Aquest comitè interdisciplinari hauria d’incloure experts humanistes, com a filòsofs i sociòlegs, per a garantir una representació completa dels valors socials i abordar preguntes fonamentals sobre el model de societat que estem construint.
En el context polític i de regulació, és d’alta rellevància establir polítiques clares que guiïn el desenvolupament i la implementació de la IA en la salut mental. La falta d’instàncies que integrin aspectes ètics i tecnològics en els comitès d’avaluació de projectes de IA és un buit que ha d’omplir-se per a assegurar una presa de decisions justa i equitativa. La privacitat i els drets dels ciutadans han de ser salvaguardats mitjançant la implementació de mesures reguladores sòlides.
En els últims mesos, les organitzacions s’han vist obligats a destacar i parlar sobre l’ètica de la IA. En aquest cas, l’OMS ha posat l’accent que els nous sistemes de tractament i captació de dades tenen accés a informació personal sensible, per la qual cosa es requereix d’uns marcs jurídicos i reguladors sòlids per a poder protegir aquestes dades i el dret a la privacitat de les persones.
“La intel·ligència artificial resulta molt prometedora per a la salut i el benestar, però també presenta reptes importants, la qual cosa inclou la recopilació de dades no ètiques, les amenaces de ciberseguretat i l’augment de biaixos i desinformació” va dir el Dr. Tedros Adhanom, director general de l’OMS.
Tal com comenta el Dr. Adahanom, existeixen moltes solucions que utilitzen la IA que poden ajudar dins del sector sanitari. Per exemple, es pot arribar a fer diagnòstics més precisos i primerencs utilitzant grans conjunts de dades mèdiques per a identificar patrons que moltes vegades els professionals de la salut poden passar per alt.
D’aquesta manera, es poden numerar diversos punts clau per a comprendre i confiar en un sistema de IA: el foment de la confiança a través de la documentació, la gestió de riscos, la validació de dades externa, el compromís amb la qualitat de dades, abordatge de totes les regulacions, promoció de la col·laboració intersectorial.
Domum, un projecte amb ADN innovador
DOMUM és un projecte enfocat a millorar el benestar emocional i la qualitat de vida de les persones adultes en procés oncològic. És un projecte que acompanya les unitats d’oncologia d’hospitals especialitzats en l’atenció integral i la humanització de les cures oncològiques. Compta amb entorns terapèutics on es desenvolupen tallers i formacions de tipus psicosocial que aborden qualsevol tipus de necessitat emocional. D’una banda, l’objectiu és millorar el benestar emocional del pacient i els seus cuidadors, però també el d’acompanyar a l’equip de professionals sanitaris amb recursos i estratègies per a millorar la relació amb el pacient i fer prevenció de l’estrès.
Com hem esmentat en aquest article anteriorment, per a poder desenvolupar una eina de IA que permeti en l’exemple del projecte de Domum avaluar i identificar tipus de pacients en els seus espais, cal anar retrocedint fins a arribar a la dada.
Per aquesta raó, estem treballant estratègies per a obtenir un conjunt de dades estructurades que aportin valor sobre la salut mental i el benestar emocional dels beneficiaris. Aquesta iniciativa té com a focus la centralització de la informació en un únic repositori accessible (data cloud/warehouse), permetent una visió integral i detallada de l’evolució temporal de cadascun dels individus.
De les primeres fases sobre l’aplicabilitat i ús de la IA en el projecte DOMUM podem destacar diferents punts:
- Eines d’Avaluació:
DOMUM utilitza eines d’avaluació, que poden incloure enquestes, qüestionaris i dispositius de monitoratge. Aquestes eines no sols capturen dades quantitatives i qualitatives, sinó que també faciliten la identificació de patrons emocionals i necessitats específiques de cada pacient.
- Centralització de Dades:
La centralització de dades és essencial per a l’èxit d’aquesta iniciativa. DOMUM cerca reunir informació dispersa en un únic lloc, simplificant la gestió i l’anàlisi de dades. La implementació de tecnologies avançades, recolzades per intel·ligència artificial, garanteix la coherència i la seguretat de la informació recopilada. Utilitzant aquesta metodologia, busquem rigorosament complir amb la política de privacitat i tenir accés a aquelles dades que exclusivament aportin valor al projecte.
D’altra banda, podem també destacar algunes de les potencialitats que la IA podria aportar dins del programa. Cal tenir en compte que per a poder implementar el que es comenta a continuació, s’han d’involucrar a totes les parts interventores: els hospitals, pacients, professionals…
- Caracterització de l’Evolució del Benestar Emocional:
La parametrització de la informació permet identificar factors clau que influeixen en el benestar emocional, la qual cosa facilita l’adaptació d’intervencions i el disseny d’estratègies personalitzades. Això és fonamental per a la definició de les activitats terapèutiques i l’impacte que tenen sobre les persones en tractament.
Una vegada que aquesta metodologia sigui implementada, es pot arribar a incorporar reconeixement per veu per a captar dades que no estiguin actualment al nostre abast i mitjançant un sistema lògic d’algorisme potenciarem la identificació de patrons tenint en compte totes les dades recopilades (sempre tenint en consideració el comentat sobre la privacitat i l’ètica de la IA).
- Identificació i Parametrització de Pacients:
Estem treballant perquè cada pacient sigui identificat de manera única en el sistema de DOMUM i de manera anonimitzada. Aquesta identificació individual permet la creació de perfils personalitzats, on es registren i parametritzen aspectes clau del procés i l’evolució socioemocional de cada persona. La IA pot jugar un paper fonamental en l’anàlisi d’aquestes dades per a identificar tendències i proporcionar una comprensió profunda de les necessitats emocionals dels pacients.
Protecció de dades
Com he esmentat anteriorment, la recopilació i utilització de dades sensibles, especialment en l’àmbit de la salut, comporta una responsabilitat ètica i legal significativa. En el context del projecte DOMUM, l’anonimització de dades es presenta com un component clau per a garantir la privacitat i la seguretat de la informació recopilada. Per a aconseguir una implementació òptima, treballem en col·laboració amb Dig8tal, especialistes en ciberseguretat, la qual cosa ens permet implementar mesures sòlides per a protegir la identitat dels individus i complir amb les regulacions, com la GDPR.
Colaboració amb Dig8tal
La col·laboració amb Dig8tal reforça la nostra capacitat per a garantir la confidencialitat i la integritat de les dades en el projecte DOMUM. La seva experiència en seguretat de dades ens permet implementar estratègies avançades d’anonimització, mitigant els riscos associats amb la recopilació i el processament d’informació sensible. Aquesta associació enforteix la base ètica i legal del projecte, assegurant que la tecnologia utilitzada beneficiï als pacients i professionals de la salut sense comprometre la privacitat dels individus involucrats.
Per a concloure es podria dir que el programa DOMUM no sols representa un avanç significatiu en la humanització de l’atenció a persones en procés oncològic, sinó que també es proposa desplegar un enfocament pioner en la recopilació i gestió de dades sobre el benestar emocional. En buscar centralitzar i parametritzar l’evolució emocional de cada pacient, utilitzant eines avançades recolzades per intel·ligència artificial, el projecte no sols es limita a oferir espais terapèutics i tallers, sinó que també aborda la individualitat de les necessitats emocionals. Aquesta iniciativa promet no sols millorar la qualitat de vida dels qui viuen el càncer, sinó també establir un model que pugui integrar de manera efectiva la tecnologia i l’atenció centrada en el pacient en l’àmbit de la salut.
Lee, E. E., Torous, J., De Choudhury, M., Depp, C. A., Graham, S. A., Kim, H. C., … Jeste, D. V. (2020). Artificial Intelligence for Mental Healthcare: Clinical Applications, Barriers, Facilitators, and Artificial Wisdom.
Clúster Salut Mental Catalunya. (2022). Inteligencia Artificial y Salud Mental. Barcelona, España: Dandelion Contents, SL.
Gibert, K., Sànchez-Marrè, M., & Izquierdo, J. (2016). A survey on pre-processing techniques: Relevant issues in the context of environmental data mining. AI Communications, 29(6), 627-663.
Valls, A., Gibert, K., Sánchez, D., & Batet, M. (2010). Using ontologies for structuring organizational knowledge in Home Care assistance. Int J Med Inform, 79(5), 370-387.
D. Darcet, et al. (2021). “Artificial Intelligence and Digital Tools for Mental Healthcare: Advantages, Concerns, and Recommendations for Psychological Well-being Apps
J. Montagud, et al. (2022). “Review of Artificial Intelligence in Mental Health Applications: Opportunities and Challenges.
Bishnoi L, Narayan Singh S. Artificial intelligence techniques used in medical sciences: a review. Proc 8th Int Conf Conflu 2018. Cloud Comput Data Sci Eng Conflu. 2018;
Wiens J, Shenoy ES. Machine learning for healthcare: on the verge of a major shift in healthcare epidemiology. Clin Infect Dis. 2018