Investigadores del Cedars-Sinai desarrollaron una herramienta de apoyo a la salud mental en realidad virtual (RV) denominada eXtended-reality Artificial Intelligence Assistant (XAIA).
En estudiar de investigadores del Cedars-Sinai, dirigidos por Brennan M. R. Spiegel, y publicado en Nature's npj Medicina Digitalutiliza la inteligencia artificial, la computación espacial y la realidad virtual para sumergir a los usuarios en entornos relajantes inspirados en la naturaleza en los que entablan conversaciones terapéuticas con un avatar de inteligencia artificial.
El sistema utilizó GPT-4 para ofrecer sesiones de terapia inmersiva a 14 personas con ansiedad o depresión de leve a moderada. Se puede acceder a XAIA con el casco de realidad virtual Apple Vision Pro.
Investigador principal Brennan Spiegel, MD, MSHSescribió en un blog del Cedars-Sinai: "Apple Vision Pro ofrece una puerta de entrada al mundo de Xaia de apoyo inmersivo e interactivo para la salud del comportamiento, haciendo avances que sólo puedo describir como un salto cuántico más allá de las tecnologías anteriores."
Y añadió: "Con Xaia y la impresionante pantalla de Apple Vision Pro, podemos aprovechar cada píxel de esa extraordinaria resolución y todo el espectro de colores vivos para crear una forma de terapia inmersiva que resulte atractiva y profundamente personal."
Para entrenar a la IA, Spiegel y su equipo incorporaron transcripciones de sesiones de terapia cognitivo-conductual (TCC) realizadas por terapeutas experimentados, centradas en la empatía, la validación y la comunicación eficaz.
Las respuestas de la IA se perfeccionaron mediante pruebas iterativas en las que los terapeutas representaban distintos escenarios clínicos. El resultado fue una mejora continua de la comunicación psicoterapéutica del sistema.
Los participantes debatieron diversos temas con la IA, lo que permitió a los investigadores documentar la aplicación de técnicas psicoterapéuticas por parte de la IA. En general, XAIA destacó por su capacidad para expresar empatía, simpatía y validación, mejorando la experiencia terapéutica.
Por ejemplo, la respuesta empática de XAIA a la experiencia de un participante que se sentía excluido fue: "Siento que te sintieras rechazado de una forma tan definitiva, sobre todo cuando perseguías lo que es importante para ti. Debe de haber sido una experiencia dura".
Los investigadores realizaron un análisis temático cualitativo de los comentarios de los participantes, que sugirió un aprecio general por la naturaleza no crítica de la IA y la calidad de los entornos de RV.
Algunos afirmaron que XAIA podría ofrecer una valiosa alternativa a la terapia tradicional, especialmente para quienes buscan el anonimato o son reacios a las sesiones presenciales.
Otros destacaron la importancia de la interacción humana y los beneficios únicos de conectar con un terapeuta humano.
El estudio también identificó áreas susceptibles de mejora, como la tendencia de la IA a interrogar en exceso a los participantes o a explorar inadecuadamente las respuestas emocionales a acontecimientos vitales significativos.
Brennan Spiegel se explayó sobre la misión de la herramienta, aclarando: "Aunque esta tecnología no pretende sustituir a los psicólogos -sino más bien aumentarlos-, creamos XAIA pensando en el acceso, asegurándonos de que la tecnología pueda proporcionar un apoyo significativo a la salud mental en todas las comunidades."
Parece un punto de partida interesante para una exploración más profunda de los entornos de terapia inmersiva, que sin duda podrían beneficiar a algunos que no pueden acceder a la terapia en persona o desean mantener la privacidad y el anonimato en sus conversaciones.
Inteligencia artificial para analizar conversaciones terapéuticas
Además de actuar como terapeuta, la IA se ha utilizado para analizar la dinámica de conversaciones terapéuticas reales.
En un estudio de 2023, los investigadores utilizaron la IA para desvelar las capas de las sesiones de psicoterapia, revelando cómo ciertos patrones del habla podrían ser la clave para entender el vínculo entre los terapeutas y sus pacientes.
El impulso de esta investigación surge de un viejo dilema en psicoterapia: ¿cómo medir con precisión y mejorar la alianza terapéutica?
Publicado en el revista iScienceEl estudio muestra cómo los pronombres personales y las vacilaciones al hablar indican la profundidad de la conexión entre el terapeuta y el paciente.
Este término hace referencia a la relación esencial entre los terapeutas y sus pacientes, una base fundamental para una terapia eficaz.
Tradicionalmente, la comprensión de esta relación ha sido un asunto subjetivo, basado en relatos personales y observaciones de terceros que, aunque valiosos, pueden pasar por alto la dinámica fluida de las sesiones terapéuticas reales.
Investigadores de la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai vieron la oportunidad de emplear el aprendizaje automático para aclarar qué hace que la comunicación terapéutica funcione.
El estudio se llevó a cabo en clínicas de la ciudad de Nueva York, con 28 pacientes y 18 terapeutas que participaron en diversas sesiones de terapia. Antes de comenzar las sesiones, los pacientes reflexionaron sobre sus relaciones terapéuticas anteriores y sus estilos de apego a través de encuestas en línea.
Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para analizar las transcripciones de las sesiones mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), centrándose en el uso de pronombres como "yo" y "nosotros" y marcadores de no fluidez como "um" y "como".
La forma en que terapeutas y pacientes utilizaban los pronombres personales parecía afectar a la alianza.
Por ejemplo, el estudio descubrió que cuando los terapeutas utilizaban con frecuencia el "nosotros", no siempre mejoraba la alianza como cabría esperar, especialmente en casos relacionados con trastornos de la personalidad. Esto contradice la suposición habitual de que el lenguaje inclusivo refuerza automáticamente las conexiones.
Además, la excesiva dependencia del "yo" por cualquiera de las partes se relacionó con puntuaciones más bajas de la alianza, lo que apunta a los peligros potenciales de centrarse demasiado en uno mismo en las sesiones de terapia.
Los autores escribieron: "Nuestro principal hallazgo fue que el uso más frecuente de pronombres en primera persona tanto en terapeutas como en pacientes ("nosotros", "yo hago", "yo pienso", "cuando yo") caracterizó las sesiones con valoraciones de alianza más bajas."
Un hallazgo inesperado fue que las vacilaciones, a menudo consideradas un marcador negativo de la conversación, se asociaron con valoraciones más altas de la alianza, lo que sugiere que la pausa podría fomentar la autenticidad y el compromiso.
Investigaciones anteriores han demostrado que las pausas son un elemento clave de una conversación verdaderamente reflexiva.
En palabras de los investigadores "Descubrimos que una mayor falta de fluidez en los pacientes (por ejemplo, "es como", "umm"), pero no en los terapeutas, caracterizaba las sesiones con valoraciones de alianza más altas por parte de los pacientes".
Los investigadores también advirtieron de que el alcance del estudio y su carácter observacional significan que estas correlaciones no son completamente fiables.
La IA se ha utilizado para el análisis del habla en entornos médicos, como cuando investigadores de la UCL y de la Universidad de Oxford desarrollaron un modelo para detectar esquizofrenia potencial de los patrones del habla.
