La esquizofrenia es difícil de diagnosticar. Los pacientes pueden presentar alucinaciones (a veces), retraimiento social (tal vez) o delirios (no siempre). En términos más generales, simplemente suenan diferentes a ellos mismos. Los médicos confían en su experiencia y en señales sutiles para determinar cuán diferente es el habla de los pacientes, junto con qué síntomas aparecen con el tiempo, para justificar la inclinación hacia la esquizofrenia en lugar de otra enfermedad mental. Esto provoca retrasos en el diagnóstico. Los estadounidenses con trastornos psicóticos (de los cuales más de 3 millones tienen esquizofrenia) reciben un diagnóstico un año y medio, en promedio, después de que aparecen sus primeros síntomas.
Los investigadores ahora están investigando si la inteligencia artificial podría mejorar el diagnóstico y la atención al escuchar y analizar lo que los médicos no pueden oír o cuantificar, incluso si el software funciona con solo unos minutos de conversación. La IA no hará su gran entrada en la clínica mañana. Pero está siendo aclamado como la nueva frontera en la atención psiquiátrica, una que podría permitir la detección temprana y precisa y el seguimiento personalizado de enfermedades basadas en síntomas confusos.
“Tenemos las herramientas para hacerlo con un tipo de precisión que nunca antes habíamos tenido”, dice Thomas Insel, psiquiatra y neurocientífico que dirigió el Instituto Nacional de Salud Mental de EE. UU. durante 13 años.
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La esquizofrenia es un trastorno que interfiere con la percepción de la realidad de las personas, su pensamiento y su regulación emocional. Afecta a unos 23 millones de personas en todo el mundo y generalmente se diagnostica entre finales de la adolescencia y principios de los 30 años. Nadie sabe qué lo causa, pero las investigaciones sugieren que podría ser una combinación de genética, medio ambiente, química cerebral y uso de sustancias.
Los médicos subrayan la importancia de detectar el trastorno lo antes posible, porque cuanto más tiempo se deja sin tratar, peor será la respuesta al tratamiento y mayor será el riesgo de pérdida de tejido cerebral, empeoramiento de los síntomas y suicidio. Pero los psiquiatras suelen cometer errores.
Parte del problema es que el diagnóstico actualmente depende de valoraciones subjetivas. Según lo que dice un paciente y cómo lo dice, los médicos completan una de varias escalas de calificación diferentes para clasificar la gravedad de los síntomas y llegar a un diagnóstico. Pero el proceso es difícil de estandarizar y las puntuaciones de los médicos para un paciente determinado pueden diferir entre un 30 y un 50 por ciento.
La inteligencia artificial podría ayudar a automatizar el proceso, haciendo que el diagnóstico sea más rápido y preciso. “Por primera vez, podríamos tener una manera de decir objetivamente: ¿Qué tan engañoso es esto? ¿Qué tan vagas son estas asociaciones? ¿Qué tan incoherentes son?”. dice Insel.
Los psiquiatras ven el habla como un marcador sólido para evaluar el estado mental de una persona, ya que puede indicar un pensamiento desordenado, un sello distintivo de la esquizofrenia. Las personas con pensamiento desordenado tienden a pasar erráticamente de una idea a otra, un camino caótico que la IA podría ayudar a identificar. Los médicos también saben que los pacientes esquizofrénicos suenan diferentes. Su tono puede ser más monótono o robótico, pueden hacer pausas más largas. Y el volumen de su voz puede carecer de contraste en comparación con el de personas sanas que hablan más alto o más bajo según el contexto y el contenido de la conversación. Pero estas diferencias son difíciles de utilizar para el diagnóstico, especialmente en las primeras etapas.
Un equipo de investigadores de los Países Bajos se preguntó si la IA podría ayudar. Seleccionaron grabaciones de audio de personas a las que previamente los psiquiatras habían diagnosticado esquizofrenia y luego utilizaron un software para medir 88 características, como el volumen, la duración de las pausas, la pronunciación de las vocales y la entonación. Luego utilizaron estas medidas para entrenar un programa de IA para distinguir a las personas con y sin esquizofrenia.
Cuando el equipo probó su IA utilizando archivos de audio de nuevos pacientes que no había escuchado antes, diferenció a los pacientes esquizofrénicos de los controles sanos con un 86,2 por ciento de precisión e incluso pudo distinguir entre diferentes subtipos de la enfermedad.
Las personas con esquizofrenia suelen tener patrones de habla distintivos. Investigadores holandeses descubrieron que el habla de las personas con enfermedad mental tendía a ser más fragmentado, con ráfagas de sílabas separadas por pausas más largas. Su habla también es algo más variable en volumen que la de las personas sanas. Es posible que algún día la IA ofrezca una forma conveniente de evaluar estas diferencias.
Adaptado de JN De Boer et al/Medicina Psicológica 2021/Revista Knowable
El enfoque no es especialmente útil para los casos más claros, dice el coautor del estudio Alban Voppel, investigador ahora de la Universidad McGill en Montreal que estudia el uso de la IA en psiquiatría. Pero la IA podría ayudar a detectar pacientes en etapas tempranas o con alto riesgo de volverse esquizofrénicos, y a predecir recaídas. “Hay señales esperanzadoras de que podemos detectar cosas muy sutiles y cosas que a los psiquiatras les resultan mucho más difíciles de detectar o predecir”, afirma.
Sunny Tang, psiquiatra e investigadora de los Institutos Feinstein de Investigación Médica cerca de la ciudad de Nueva York, adoptó un enfoque diferente. En lugar de estudiar los sonidos del habla, su equipo examinó su contenido. Construyeron un tipo de IA llamado modelo de aprendizaje automático para asignar una dirección matemática, similar a la dirección de una casa, a cada palabra en una transcripción de la conversación de un paciente. Al observar la constelación de direcciones, el programa de Tang puede determinar si una oración permanece en el mismo vecindario general o sale de la ciudad y regresa nuevamente, lo que indica un pensamiento desorganizado. De esta manera, dice Tang, puede medir “cómo fluye el significado en el curso de lo que alguien dice”.
Cuando Tang proporcionó transcripciones del habla de personas con y sin esquizofrenia, descubrió que la IA podía distinguir los dos grupos con un 87 por ciento de precisión. Los evaluadores clínicos, que evaluaron a los pacientes sin la IA, tuvieron una precisión de sólo el 68 por ciento.
Se sabe que las personas con esquizofrenia pasan de un tema a otro mientras hablan. Para cuantificar esto, los investigadores utilizaron inteligencia artificial para mapear el “vecindario” conversacional explorado por aquellos diagnosticados con la afección y las personas sanas en respuesta a una indicación. Descubrieron que los dos grupos difieren de manera mensurable.
Adaptado de SX Tang et al/Esquizofrenia 2021/Revista Knowable
Más allá del diagnóstico, los médicos eventualmente podrán utilizar la IA para el seguimiento rutinario de la gravedad y la progresión de los síntomas de un paciente a lo largo del tiempo. Este seguimiento ayuda a los médicos a brindar una atención más precisa y receptiva, al evaluar si un tratamiento está produciendo los efectos deseados y detectar signos tempranos de recaída.
Hoy en día, este tipo de seguimiento requiere que los médicos se reúnan periódicamente con los pacientes, lo que supone un enorme coste de tiempo y dinero. La IA podría potencialmente brindar la misma atención por una fracción del costo y permitir que se realice de forma remota. “Puedes hacer que alguien hable a través de una aplicación o dispositivo durante un par de minutos y dar una calificación bastante competente y segura sobre la psicosis de esa persona”, dice Tang, quien espera tener una herramienta lista para ensayos clínicos en 2030.
Sin embargo, aún queda mucho trabajo por hacer antes de que el diagnóstico de IA esté listo para la clínica. Por un lado, la inteligencia artificial es tan buena como los datos con los que se entrena, y existen graves deficiencias en esos datos. Muchos estudios utilizan pequeños grupos de personas que no son representativos de la población en su conjunto, según una encuesta de estudios que utilizan IA para realizar diagnósticos psiquiátricos. “Necesitamos muestras más grandes, más diversas”, dice Jeffrey Girard, psicólogo de la Universidad de Kansas que dirigió el análisis, publicado en la Revista Anual de Psicología Clínica 2026.
Otro problema es que las personas pueden hablar más lento no porque tengan una enfermedad mental, sino porque son mayores o hablan un segundo idioma. Las personas también pueden sonar diferente en contextos estresantes como una sala de emergencias, o bajo la influencia de medicamentos o enfermedades físicas, señala Sandra Just, psicóloga clínica de UiT, la Universidad Ártica de Noruega.
Esto crea una “brecha entre la investigación y la práctica”, donde los marcadores de voz pueden funcionar bien en los estudios pero mal en el mundo real, dice John Torous, psiquiatra e informático del Centro Médico Beth Israel Deaconess de Harvard.
Lo ideal sería que los médicos supieran cómo suena normalmente un paciente para ver si su habla ha cambiado. Pero recopilar esos datos de referencia implicaría identificar a las personas con alto riesgo de esquizofrenia, luego grabar sus llamadas, pedirles que utilicen una aplicación diariamente o realizar un seguimiento de las entrevistas clínicas, incluso si actualmente no muestran síntomas.
Hacer eso plantea difíciles cuestiones éticas en torno a la privacidad y la seguridad. “Este es un problema realmente complicado”, dice Brita Elvevåg, neurocientífica cognitiva de la Universidad Ártica de Noruega, UiT, que ha estudiado los patrones del habla durante casi 30 años. “¿Cómo podemos preservar la privacidad personal ahora que estamos empezando a utilizar la tecnología? Me preocupa que la gente no necesariamente tenga esto en cuenta”.
Debido a todas estas limitaciones, los investigadores no creen que la IA se convierta en un diagnóstico de esquizofrenia en el corto plazo. “Es una herramienta, no una panacea”, dice Vijay Mittal, investigador y psicólogo clínico de la Universidad Northwestern en Illinois. “Es pronto y hay mucha emoción [but] hay que tener mucha precaución”.
Este artículo apareció originalmente en Knowable Magazine, un esfuerzo periodístico independiente de Annual Reviews. Suscríbete al boletín.