Psiquiatría de precisión en la práctica
Los psiquiatras enfrentan una verdad frustrante: la mitad de los pacientes con trastorno depresivo mayor no responden al primer tratamiento recetado. En muchos casos, puede llevar meses de prueba y error encontrar una terapia efectiva. Pero la inteligencia artificial podría ayudar a cambiar eso pronto.
Estudios recientes demuestran cómo la IA puede guiar la selección de antidepresivos basándose en datos específicos del paciente, como resonancias cerebrales, perfiles genéticos, registros médicos electrónicos y datos de smartphones. Herramientas entrenadas con estos conjuntos de datos ya predicen qué medicamentos, como los ISRS o el bupropión, funcionarían mejor para cada individuo, reduciendo la dependencia de guías clínicas generales.
Ejemplos clínicos emergentes
En un estudio publicado en npj Digital Medicine, investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje profundo con más de 100.000 historiales médicos. La IA logró predecir la respuesta a antidepresivos con un 74% de precisión, mucho mejor que el azar. Otro estudio usó datos de EEG para predecir resultados con fármacos específicos, mientras que un tercero integró fMRI, EEG y datos genéticos para guiar terapias de neuromodulación como la estimulación transcraneal.
De lo experimental a la práctica
En Brasil, ensayos en entornos reales están probando cómo integrar la IA en los flujos de trabajo psiquiátricos. Una colaboración entre universidades de Brasil, Canadá y el Reino Unido entrena una plataforma de IA con datos clínicos de más de 600 pacientes. El objetivo: personalizar la selección de antidepresivos, reducir el abandono del tratamiento y minimizar efectos secundarios.
El papel de los biomarcadores digitales
Los modelos de IA también utilizan datos menos tradicionales, como patrones de sueño, movimiento o comportamiento social recolectados pasivamente de wearables y teléfonos. Aunque aún en etapas iniciales, estos "fenotipos digitales" muestran potencial para predecir cambios de humor o respuestas tempranas al tratamiento. Incluso el proyecto brasileño SetembroBR entrena clasificadores con publicaciones de Twitter para detectar riesgo de depresión a gran escala.
La ética sigue siendo clave
Para implementar estas herramientas de manera responsable, son críticas las salvaguardas en privacidad de datos, consentimiento informado y explicabilidad. Reguladores en Brasil y otros países ya evalúan cómo gobernar estos modelos en el ámbito de la salud pública.
Conclusión
La IA no reemplazará a los psiquiatas, pero los hará más efectivos, acelerando la asignación del tratamiento adecuado. El futuro de la psiquiatría no es robótico… solo un poco más preciso.
Crédito fotográfico: martin-dm, Getty Images
Sobre los autores
Dr. Antônio Geraldo da Silva es psiquiatra, investigador y presidente de la Asociación Psiquiátrica de Brasil (ABP). Líder en innovación ética y acceso equitativo a la salud mental, ha impulsado iniciativas pioneras en diagnóstico y tratamiento personalizado con IA.
Anderson Gobbi, líder en Microsoft y cofundador de XPDoctor, dirige proyectos de IA en psiquiatría y colabora con instituciones académicas para promover su adopción responsable en América Latina.
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