Autor(es): Han Li, Renwen Zhang, Yi-Chieh Lee, Robert E. Kraut, David C. Mohr
Año: 2023
Referencia bibliográfica:
Li, H., Zhang, R., Lee, Y. C., Kraut, R. E., & Mohr, D. C. (2023). Systematic Review and Meta-Analysis of AI-based Conversational Agents for Promoting Mental Health and Well-Being. npj Digital Medicine, 6, 236. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00979-5
Categoría asignada: Asistencia sanitaria pública
Resumen:
El artículo Systematic Review and Meta-Analysis of AI-based Conversational Agents for Promoting Mental Health and Well-Being presenta una revisión sistemática y un meta-análisis de los agentes conversacionales basados en inteligencia artificial (IA) en el contexto de la salud mental. La investigación busca evaluar la efectividad de estos agentes para mitigar síntomas de depresión, ansiedad y estrés, además de promover el bienestar psicológico en diversos grupos de población.
Para realizar este estudio, los autores realizaron una búsqueda exhaustiva en 12 bases de datos hasta mayo de 2023, identificando 7834 estudios potenciales. Tras un proceso de selección riguroso, se incluyeron 35 estudios para el análisis narrativo y 15 ensayos controlados aleatorizados (RCTs) para el meta-análisis. En total, los estudios involucraron a 17,123 participantes provenientes de 15 países, con un enfoque particular en poblaciones no clínicas y con diversas condiciones de salud mental, como ansiedad y depresión.
Los resultados del meta-análisis muestran que los agentes conversacionales basados en IA tienen un impacto positivo significativo en la reducción de síntomas de depresión y angustia psicológica. Los efectos sobre la depresión fueron moderados, con un tamaño del efecto de Hedge’s g de 0.64, y en el caso del estrés, un tamaño de 0.70. Sin embargo, en términos de bienestar psicológico general, los resultados no fueron concluyentes, ya que no se observó una mejora significativa en esta área.
El análisis también reveló que los agentes que combinaban tecnologías multimodales, integraban modelos de IA generativa y estaban implementados a través de aplicaciones móviles o de mensajería instantánea, tendían a ser más efectivos. Los agentes conversacionales que se utilizaron en poblaciones clínicas o subclínicas, y en personas mayores, mostraron mayores beneficios en la reducción de síntomas de depresión.
El estudio también explora los factores que afectan la experiencia del usuario con los agentes conversacionales de IA. La relación terapéutica entre el usuario y la IA, la calidad del contenido presentado y la efectividad de la comunicación fueron identificadas como elementos clave que influencian la experiencia del usuario y los resultados terapéuticos. Se destaca que una buena relación humano-IA, junto con una comunicación clara y personalizada, puede mejorar significativamente la aceptación y el uso continuado de estas tecnologías en el cuidado de la salud mental.
A pesar de los hallazgos positivos, el artículo también señala varios riesgos y desafíos relacionados con el uso de IA en salud mental. Los agentes basados en IA pueden generar resultados impredecibles, y existe el riesgo de que proporcionen respuestas inexactas o dañinas. Estos riesgos subrayan la necesidad de implementar salvaguardas para evitar consecuencias negativas en los pacientes. Además, se identifican problemas relacionados con la privacidad de los datos y los sesgos inherentes en los algoritmos de IA, lo que podría limitar su implementación en contextos clínicos sensibles.
El artículo concluye que los agentes conversacionales basados en IA tienen un gran potencial para complementar los tratamientos de salud mental tradicionales, particularmente en la reducción de la depresión y el estrés. Sin embargo, los autores sugieren que se necesita más investigación para comprender mejor los mecanismos subyacentes de su efectividad, así como para evaluar sus efectos a largo plazo. También recomiendan investigar el impacto de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en la atención de salud mental, un área que está emergiendo rápidamente y podría transformar el campo, aunque aún presenta desafíos significativos.
En resumen, el estudio proporciona una visión clara de la efectividad de los agentes conversacionales basados en IA para la promoción de la salud mental, mientras destaca la necesidad de mayor investigación para mejorar su implementación segura y eficaz en el cuidado de la salud mental.
