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La inteligencia artificial y el sentido de identidad de los adultos mayores

  • Autor/autores: George S. Alexopoulos



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Artículo | 07/06/2024

La inteligencia artificial (IA) está entrando rápidamente en todos los aspectos de la cultura en todo el mundo. Varios modelos transformadores generativos preentrenados diseñados para comprender y generar lenguaje natural están disponibles públicamente y se están convirtiendo en parte de la experiencia diaria de grandes segmentos de la población. U...

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La inteligencia artificial (IA) está entrando rápidamente en todos los aspectos de la cultura en todo el mundo. Varios modelos transformadores generativos preentrenados diseñados para comprender y generar lenguaje natural están disponibles públicamente y se están convirtiendo en parte de la experiencia diaria de grandes segmentos de la población.


Un informe reciente estima que la IA generativa agregará entre 2,6 y 4,4 billones de dólares a la economía al aumentar la productividad. En el ámbito de la psiquiatría, los grandes modelos de lenguaje (LLM) han comenzado a reducir las tareas administrativas.


Aplicaciones de la IA en Psiquiatría


La implementación de la IA en psiquiatría ha mostrado resultados prometedores. Por ejemplo, el análisis de una gran base de datos genética y de registros con modelos de aprendizaje profundo predijo el desarrollo posterior y la gravedad de un trastorno mental con una precisión satisfactoria.


Estos modelos permiten identificar patrones complejos en los datos que pueden ser difíciles de detectar por los humanos, lo que facilita diagnósticos más precisos y personalizados.


Análisis de Mensajes de Texto


Otro ejemplo de la aplicación de la IA en psiquiatría es el uso de modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar grandes volúmenes de datos textuales.


Un estudio demostró que los modelos NLP pudieron reconocer la activación conductual y los síntomas depresivos en más de 2,5 millones de mensajes de texto intercambiados entre pacientes y terapeutas.


Esta capacidad de análisis en tiempo real permite a los terapeutas identificar rápidamente cambios en el estado emocional de los pacientes y ajustar las intervenciones en consecuencia.


Identificación de Mediadores y Variabilidad en el Tratamiento


Además, estos modelos NLP se pueden utilizar para identificar mediadores de la depresión y la variabilidad de la respuesta al tratamiento en un gran número de pacientes que reciben psicoterapia. Esto significa que, mediante el análisis de datos textuales y de comportamiento, los modelos pueden ayudar a determinar qué factores están influyendo en la eficacia de un tratamiento específico para cada paciente. Esta información es invaluable para los clínicos, ya que les permite personalizar las intervenciones terapéuticas y mejorar los resultados del tratamiento.


Impacto Económico


El impacto económico de la IA generativa es significativo. La capacidad de estos modelos para aumentar la productividad se traduce en un aporte económico considerable, estimado entre 2,6 y 4,4 billones de dólares. Esta ganancia se debe a la automatización de tareas repetitivas, la mejora en la toma de decisiones y la optimización de procesos en diversos sectores, incluyendo la salud mental.


Conclusiones


La integración de la IA en psiquiatría está transformando la manera en que se manejan y tratan los trastornos mentales. Los grandes modelos de lenguaje y los algoritmos de aprendizaje profundo están proporcionando herramientas poderosas para el análisis de datos, la predicción de resultados y la personalización de tratamientos.


Con la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos textuales y de comportamiento, estos modelos están mejorando la precisión diagnóstica y la eficacia del tratamiento, mientras que al mismo tiempo, contribuyen significativamente a la economía global.


El futuro de la psiquiatría y la salud mental, en general, se perfila como uno en el que la tecnología y la inteligencia artificial jugarán un papel central en la mejora de los resultados clínicos y el bienestar de los pacientes.


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