La guerra de Rusia contra Ucrania, que dura desde 2014 y se intensificó tras la invasión a gran escala en febrero de 2022, ha dejado una profunda y grave huella en la salud mental de los ucranianos, incluidos los militares. El trastorno de estrés postraumático (TEPT) se ha convertido en uno de los problemas más comunes tanto entre los civiles como entre quienes participaron en las hostilidades. En fecha tan reciente como 2024, el TEPT representaba el 29% de los diagnósticos de enfermedades «neurálgicas relacionadas con el estrés» entre los soldados, informó Ministerio de Defensa.
A finales de junio de 2024, el Sistema Sanitario Electrónico registrado 27.544 ucranianos diagnosticados de trastorno de estrés postraumático. En general, la prevalencia del TEPT en Ucrania en 2023 es la siguiente fue alrededor del 25%. Además, la mitad de la población (57%) corre el riesgo de desarrollar este trastorno mental. Entre los militares, esta cifra puede ser aún mayor. En cuanto a los civiles, al menos 15 millones de ucranianos necesitarán ayuda psicológica después de la guerra, de los cuales unos 3-4 millones necesitarán ayuda psicológica necesitará de tratamiento médico.
Por desgracia, muchas personas no tienen la oportunidad de no quiere buscar ayuda a especialistas por una u otra razón. Sin embargo, con la llegada de las nuevas tecnologías, el uso de la inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico y tratamiento del TEPT puede convertirse en una alternativa más cómoda y asequible que la visita al psiquiatra.
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Se trata de un trastorno mental que se desarrolla tras experimentar sucesos traumáticos, como un combate, la pérdida de seres queridos, la violencia o el estrés constante, o el nacimiento de un hijo. Curiosamente, el neurólogo alemán Hermann Oppenheim fue el primero en acuñar el término «neurosis traumática» en 1889. Lo utilizó para describir los síntomas que experimentaban las víctimas de accidentes durante la construcción de ferrocarriles. Por aquel entonces, incluía una amplia gama de síntomas. Ahora esta lista se ha reducido.
Síntomas del TEPT incluyen recuerdos intrusivos (flashbacks), pesadillas, evitación de situaciones que recuerdan el trauma, aumento de la ansiedad, depresión y trastornos del sueño, sentimientos de ira o alienación hacia otras personas, reacción exagerada ante cosas como un sonido fuerte o un contacto accidental, y sensación de invencibilidad. Y éstas son sólo las manifestaciones externas. El TEPT no sólo afecta a las emociones y al estado mental. Cambia el cerebro de la persona afectada.
Para los soldados ucranianos que se enfrentan a diario a condiciones extremas, estos síntomas pueden convertirse en crónicos, afectando a su capacidad para desempeñar sus funciones, mantener relaciones sociales y adaptarse a la vida civil normal. Los expertos estiman que hasta un 20-30% de los veteranos de combate en Ucrania pueden sufrir TEPT o trastornos relacionados. Sin embargo, es difícil establecer cifras exactas, ya que los problemas de salud mental siguen estando estigmatizados en la sociedad y el acceso a una atención psicológica de calidad es bastante limitado, especialmente en las zonas de conflicto.
Los métodos convencionales, como la terapia cognitivo-conductual (TCC) o la medicación, suelen requerir importantes recursos, mucho tiempo y especialistas altamente cualificados, que escasean en Ucrania.
El diagnóstico del trastorno de estrés postraumático suele tardar hasta seis meses después del trauma, y durante este tiempo puede hacerse crónico. Y en general, menos de la mitad de las personas con trastornos mentales reciben terapia, y las que la reciben sólo reciben una media de 45 minutos a la semana. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) puede resultar útil. El asistente digital inteligente adecuado no solo puede facilitar el diagnóstico, sino también sugerir terapias adaptadas a las necesidades individuales. Además, está disponible las veinticuatro horas del día y no es tan caro como un especialista habitual.
Inteligencia artificial probado su eficacia en medicina. Es capaz de analizar diversos datos médicos (por ejemplo, historial clínico e imágenes médicas — desde ecografías a TAC) para predecir el desarrollo de una enfermedad o la eficacia del tratamiento de la tuberculosis y el cáncer. A pesar del 83% de escepticismo cree La IA es útil.
En el contexto de la salud mental, la IA ofrece herramientas que permiten una detección más rápida de los trastornos, una terapia personalizada y apoyo en tiempo real.
En marzo de este año publicado El primer ensayo clínico de un generador terapéutico IA botque ha demostrado ser tan eficaz como un experto humano. El equipo, dirigido por psicólogos de la Facultad de Medicina Geisel del Dartmouth College, desarrolló la herramienta llamada Therabot. Se probó en participantes adultos con depresión, ansiedad o riesgo de desarrollar un trastorno alimentario.
Consiguieron sortear tres problemas:
Para probar Therabot, los investigadores realizaron un ensayo clínico de ocho semanas con 210 participantes que tenían síntomas de depresión, trastorno de ansiedad generalizada o presentaban un alto riesgo de sufrir trastornos alimentarios. Aproximadamente la mitad de ellos tenía acceso a Therabot, mientras que el grupo de control no. Los participantes respondieron a las preguntas de la IA terapéutica e iniciaron conversaciones. De media, recibían unos 10 mensajes al día.
Los participantes con depresión informaron de una reducción de los síntomas del 51%, que fue el mejor resultado del estudio. Los ansiosos registraron una reducción de los síntomas del 31%, y las personas con riesgo de desarrollar TLP vieron reducirse en un 19% sus preocupaciones por la imagen corporal y el peso. Las mediciones se basaron en datos autoinformados.
Este método no es perfecto, pero sigue siendo una de las mejores herramientas de que disponen los investigadores. Estos resultados fueron prácticamente los mismos que en el grupo de control, en el que un terapeuta humano proporcionó 16 horas de tratamiento. Al mismo tiempo, Therabot consiguió estos resultados en aproximadamente la mitad de tiempo.
Parece que todo es genial, ¡se puede ayudar a mucha gente! Pero hay un matiz. Mientras que la IA se anuncia como una terapia en un contexto legítimo y clínico, en Estados Unidos está sujeta a la supervisión reglamentaria de la Food and Drug Administration (FDA). Y existen serias dudas sobre la obtención de aprobaciones. Si este tipo de terapias digitales no se aprueban e integran en los sistemas sanitarios y de seguros, se limitará seriamente su alcance. Y las personas que podrían beneficiarse de estos robots de IA serán buscar apoyo emocional y asistencia psicológica de tipos de IA que no están diseñados para ello.
Por ejemplo, un informe de febrero de OpenAI mostró que ChatGPT es utilizado por 400 millones de personas cada semana. Y no todos ellos buscan «solo un amigo» y un generador de recetas para la cena. Algunos también están tratando de utilizar chatbots para apoyar su salud mental. Sin embargo, los chatbots no están adaptados para este tipo de interacciones y pueden causar daño en caso de TEPT.
Pero hasta ahora, lo que han dicho los autores de Therabot parece más bien autopromoción. Por otro lado, esta sigue siendo la primera prueba convincente de los beneficios que una IA realmente bien diseñada puede aportar como psicoterapeuta. Cuando se trata del TEPT, se necesita un enfoque diferente. Pero ya se han dado algunos pasos tecnológicos en esta dirección. Hay varios trabajos de investigación interesantes que resultan prometedores.
Por ejemplo, algunas personas pueden fingir tener algunos síntomas o exagerarlos. ¿Por qué? Para obtener prestaciones, compensaciones económicas, atención o medicamentos recetados. Esto, entre otras cosas, hace que los especialistas dediquen un tiempo valioso a quienes no necesitan en absoluto su ayuda.
Por eso los científicos creado un sistema inteligente de IA llamado algoritmo VeRITAS que puede detectar cuándo las personas mienten sobre los síntomas del trastorno de estrés postraumático.
El estudio se llevó a cabo con 651 personas de distintos géneros y razas, entre ellas veteranos estadounidenses, miembros psiquiátricamente sanos de la población general de Estados Unidos y el Reino Unido, y profesionales de la salud mental. El rendimiento del algoritmo VeRITAS fue excepcional, con una tasa de detección de falsificaciones de alrededor del 95% y un tiempo de prueba inferior a 4 minutos. Ni siquiera los profesionales de la salud mental pudieron «burlar» este programa.
Una cosa más investigación fue sobre la eficacia de ChatGPT y el modelo de texto-incorporado-ada-002 (ADA) en el diagnóstico rápido del trastorno de estrés postraumático postparto (PP-PTSD). Cada año, aproximadamente 140 millones de mujeres dan a luz en todo el mundo. Para aproximadamente un tercio de ellas, el parto puede ser una experiencia estresante o traumática grave.
Aunque el TEPT se asocia más comúnmente con el combate o la violencia sexual grave, el parto también se reconoce cada vez más como un desencadenante grave del TEPT. Entre las parturientas, aproximadamente el 6% manifiesta todo el espectro del TEPT-P, lo que supone más de 8 millones de mujeres al año. El TEPT no tratado no sólo tiene consecuencias negativas para la madre y el niño, sino también importantes costes sociales. Por lo tanto, es importante iniciar un tratamiento precoz del TEPT-PP.
Los científicos probaron si es posible detectar el TEPT posparto (TEPT-CB) en mujeres a partir de sus mensajes de texto sobre el parto. Probaron ChatGPT y language embeddings
También se están desarrollando herramientas para trabajar con personas traumatizadas y su terapia cognitivo-conductual, como por ejemplo Proyecto final. Se trata de un sistema cognitivo inteligente, como un agente de IA, que potencialmente puede interactuar con los pacientes en su entorno familiar y ayudar a gestionar los síntomas en tiempo real, rastrear patrones emocionales y ofrecer apoyo inmediato.
En general, existen pocas investigaciones sobre el uso de la IA para el diagnóstico o la terapia del TEPT. Sin embargo, en 2025, la revista Behavioural Sciences análisis publicado sobre la aplicación de la inteligencia artificial en diversos campos. Según este, desde 2017 se ha producido un aumento significativo de las publicaciones sobre IA y TEPT.
La IA tiene un gran potencial por su capacidad para detectar los primeros síntomas del TEPT, crear planes de tratamiento personalizados y realizar un seguimiento continuo de los pacientes. Sin embargo, sigue habiendo muchos retos en el desarrollo de algoritmos, la integración de datos y las cuestiones éticas.
Los chatbots modernos, como Woebot o TessLos nuevos servicios de apoyo psicológico basados en inteligencia artificial utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para prestar apoyo psicológico 24 horas al día, 7 días a la semana. Pueden mantener conversaciones, sugerir técnicas de relajación o ayudar a reconocer los desencadenantes del TEPT. Por ejemplo, la investigación, publicado en la revista NEJM AI, demostró que los chatbots basados en IA generativa pueden reducir eficazmente los síntomas de la depresión, compañera frecuente del TEPT. O proporcionar ayuda de emergencia en caso de ataque de pánico.
Un poco mayores investigación (2023) incluyeron varios algoritmos de aprendizaje automático (AM) en el diagnóstico automatizado del TEPT. Como ya se ha mencionado, esto es necesario para la detección rápida de trastornos de salud mental.
Los investigadores utilizaron métodos estadísticos para resumir los resultados de los estudios incluidos y proporcionar recomendaciones para implementar aspectos clave de las tareas de aprendizaje automático (AM): seleccionar el mejor modelo de AM para un conjunto de datos concreto, determinar las características óptimas de AM para el diagnóstico, establecer el tamaño óptimo de la muestra en función de la distribución de los datos y utilizar herramientas adecuadas para evaluar y validar la eficacia de los modelos de AM.
Dos investigadores revisaron los datos de forma independiente y conciliaron las diferencias mediante discusión. El análisis incluyó publicaciones en inglés que utilizaban modelos de aprendizaje automático para el diagnóstico automatizado del TEPT y contenían indicadores del rendimiento del modelo. La búsqueda incluyó las bases de datos Embase, MEDLINE, Scopus, PsycINFO, Compendex e IEEE Xplore para el período comprendido entre 1946 y 2022 inclusive. De 3186 registros, se seleccionaron 41 publicaciones para el análisis final. Se trataba de datos sonoros y textuales obtenidos de veteranos de combate durante entrevistas.
Resultó que muchos modelos mostraron una alta precisión (hasta el 89,1%) en la identificación del TEPT. Sin embargo, los que obtuvieron mejores resultados fueron los modelos de aprendizaje profundo (deep learning, DL) — como CNN, RNN, LSTM, máquina de vectores de soporte (support vector machine, SVM) y modelos mixtos (es decir, combinaciones de varios enfoques ML).
Los investigadores concluyeron que el aprendizaje automático es prometedor. Sin embargo, la eficacia de los modelos ML para la clasificación del TEPT se ve afectada por el tamaño limitado de la muestra (sobreajuste), especialmente en neuroimagen y entrevistas clínicas, el impacto de comorbilidades como la depresión y los trastornos de ansiedad, y el uso de medicación.
Pero lo interesante es que los modelos mixtos resultaron eficaces porque analizaron tanto las descripciones textuales como el audio. En uno de los investigaciónEn un estudio en el que participaron 52 veteranos de las guerras de Irak y Afganistán con TEPT y 77 veteranos sin este trastorno, los investigadores observaron la eficacia del análisis de audio. El algoritmo identificó en las voces 18 factores (como el tono, el tempo y la pronunciación) asociados al TEPT. Con estos marcadores, el programa identificó correctamente a los pacientes con un diagnóstico existente en el 89% de los casos.
A los soldados de zonas remotas les resulta difícil o casi imposible acceder a tiempo a los psicólogos. Las aplicaciones móviles basadas en IA podrían proporcionarles el apoyo que tanto necesitan 24 horas al día, 7 días a la semana. Los programas informáticos especializados también pueden ser útiles para quienes han regresado del frente y quieren adaptarse a la vida civil.
La inteligencia artificial (IA) ha demostrado su eficacia potencial en el diagnóstico y tratamiento del trastorno de estrés postraumático (TEPT). Puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos, detectar patrones con gran precisión y adaptar la terapia a las necesidades individuales.
Así que, en teoría, sería posible crear una aplicación que analizara datos sobre el comportamiento, indicadores fisiológicos (por ejemplo, la frecuencia cardíaca o los niveles de estrés a través de smartwatches), mensajes de texto y la voz del usuario. Pero hasta ahora, Ucrania carece de grandes bases de datos sobre el TEPT que puedan utilizarse para entrenar la IA, y la mayoría de los modelos, como Therabot, se entrenan con fuentes en inglés. La IA puede malinterpretar expresiones emocionales o acontecimientos traumáticos específicos relacionados con la guerra.
Todavía no tenemos terapeutas de IA. Pero los estudiantes del Instituto Politécnico de Kiev Igor Sikorsky están explorando esta posibilidad. Por ejemplo, Estudios de Eldar Aliyev cómo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden utilizarse para analizar imágenes de resonancia magnética (IRM) con el fin de identificar rápidamente biomarcadores del TEPT. A largo plazo, esto ayudaría al diagnóstico precoz del trastorno.
En otro estudio Glib Bykov sugiere combinan la electroencefalografía (EEG) con una red neuronal para cuantificar el estado del sistema nervioso central. El autor señala que se trata de una forma barata y fácil de utilizar para detectar el TEPT a partir de los datos disponibles de los pacientes.
En general, aunque los algoritmos «inteligentes» demuestran su eficacia para reducir los síntomas de la depresión o la ansiedad, el TEPT es un trastorno más complejo que requiere una profunda conexión emocional entre el terapeuta y el paciente. Por lo tanto, es probable que la IA sea un complemento útil, pero no podrá sustituir a los especialistas humanos. ¿Quizá Ucrania sea capaz de desarrollar el modelo más eficaz para el diagnóstico o la terapia?