Inteligencia artificial en la prevención, tratamiento y apoyo a la recuperación del consumo de sustancias: lecturas seleccionadas y perspectivas prácticas
La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que entendemos y gestionamos los trastornos por consumo de sustancias (SUDs). Las siguientes lecturas seleccionadas destacan los desarrollos actuales, aplicaciones prácticas y consideraciones éticas para la IA en este campo.
Cribado y predicción
Estos artículos exploran cómo la IA generativa puede ayudar a identificar riesgos, predecir conductas de consumo de sustancias y guiar los esfuerzos de intervención temprana.
1. Predicción del consumo de sustancias mediante técnicas de inteligencia artificial
Este estudio utiliza modelos de aprendizaje profundo para analizar datos de encuestas nacionales finlandesas y prever patrones de consumo de sustancias, ilustrando cómo la IA puede mejorar la detección temprana.
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2. Implementación clínica de cribado basado en IA para detectar el riesgo de trastorno por consumo de opioides en adultos hospitalizados
Este artículo demuestra que integrar el cribado basado en IA en los flujos de trabajo hospitalarios puede reducir las readmisiones de pacientes con trastorno por uso de opioides, al tiempo que mejora el acceso al tratamiento, la eficiencia y la rentabilidad.
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Intervenciones impulsadas por IA y digitales en prevención, tratamiento y apoyo a la recuperación
Estas lecturas exploran cómo se utilizan herramientas digitales, chatbots y sistemas impulsados por IA en la prevención, tratamiento, cambio de conducta, prevención de recaídas y apoyo a la recuperación.
3. Inteligencia artificial en la adicción: desafíos y oportunidades
Este artículo ofrece una visión general accesible de cómo la IA está empezando a influir en el campo de la adicción, incluyendo los trastornos por consumo de sustancias y las adicciones conductuales. Pone de manifiesto la carga global de la adicción, la brecha de tratamiento en muchos países y la urgente necesidad de soluciones escalables. Los autores revisan las aplicaciones emergentes de la IA en el cribado, diagnóstico, intervención y prestación de servicios, señalando también avances limitados en comparación con otras áreas de la salud mental. El artículo subraya tanto el potencial como los desafíos de integrar la IA en los sistemas de prevención y tratamiento, especialmente en contextos con recursos limitados.
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4. Revisión sistemática de intervenciones asistidas por chatbots para el consumo de sustancias
Este estudio es una revisión sistemática de las tecnologías de chatbots en prevención, evaluación y tratamiento del consumo de alcohol, nicotina y drogas. Ofrece valiosas perspectivas sobre el desarrollo y la validación de intervenciones asistidas por chatbot, estableciendo así una base sólida para su eficacia.
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5. Intervenciones digitales dirigidas al consumo excesivo de sustancias y daños relacionados
Este estudio es una revisión exhaustiva de las intervenciones digitales para el consumo excesivo de sustancias y los trastornos por consumo. Demuestra que enfoques establecidos como la suspensión del tabaco por internet y por texto, el cribado por internet y las intervenciones breves y la terapia cognitivo-conductual (TCC) para el alcohol generalmente reducen el consumo de sustancias a niveles comparables a la atención presencial. Se señala que la evidencia sigue siendo limitada o contradictoria para las intervenciones centradas en drogas ilícitas, así como para formatos digitales más recientes, incluyendo aplicaciones móviles, programas de redes sociales, videoconferencias, sensores, realidad virtual, chatbots e IA.
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6. Explorar el potencial y los desafíos de la psicoterapia digital y basada en IA para trastornos por consumo de sustancias y otros trastornos de salud mental
Esta revisión narrativa exhaustiva subraya el gran potencial de las terapias digitales, especialmente la psicoterapia impulsada por IA, para tratar una variedad de trastornos de salud mental. Para maximizar sus beneficios, la integración debe guiarse por una atención centrada en el paciente y una atención cuidadosa a las consideraciones éticas.
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7. Revolucionando la medicina de la adicción: el papel de la inteligencia artificial
El artículo ofrece una revisión exhaustiva de cómo la IA está transformando la medicina de la adicción mediante un diagnóstico mejorado, tratamientos personalizados y seguimiento del progreso del paciente. También destaca desafíos continuos, como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la necesidad de directrices éticas para garantizar que la IA mejore, en lugar de reemplazar, el juicio clínico humano.
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Consideraciones éticas
A medida que la IA se integra más en la sanidad, garantizar su uso ético y equitativo es crucial. Es fundamental destacar la promesa de las terapias digitales y impulsadas por IA en la atención de la salud mental, al tiempo que se enfatiza la necesidad de una implementación centrada en el paciente y responsable.
8. Ética de la inteligencia artificial en la medicina
El artículo explora los importantes desafíos morales que surgen al integrar la IA en la sanidad, incluyendo preocupaciones sobre la transparencia, la rendición de cuentas y el posible sesgo en la toma de decisiones. Hace hincapié en la necesidad de marcos éticos que garanticen que los sistemas de IA apoyen la autonomía humana, promuevan la equidad y mantengan la confianza entre pacientes y proveedores sanitarios.
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Seminarios web
9. Este seminario web de ISSUP titulado: "Reimaginando la prevención: el papel de la IA generativa" ofrece debates accesibles con el Dr. Brian Klass, subdirector de Tecnología en el Centro de Enseñanza y Aprendizaje de la Bloomberg School of Public Health de Johns Hopkins.
El seminario web presenta la IA generativa y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) mediante explicaciones sencillas y actividades prácticas como resumir artículos y desarrollar estrategias de prevención basadas en IA. Muestra cómo la IA puede apoyar la prevención del consumo de sustancias mientras aborda la desinformación y los sesgos.
10. La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) celebró una sesión de un día del Comité Asesor de Salud Digital sobre "Dispositivos Médicos Digitales de Salud Mental Habilitados por Inteligencia Artificial Generativa (GenAI )". Esta sesión abordó las perspectivas de la FDA sobre los dispositivos digitales de salud mental habilitados por IA generativa, consideraciones regulatorias y el papel evolutivo de los grandes modelos de lenguaje en herramientas clínicas. Las discusiones incluyeron el impacto de GenAI en el desarrollo de dispositivos, perspectivas de desarrolladores, evaluación de ensayos clínicos, lecciones aprendidas entre sectores, consideraciones entre pacientes y proveedores, puntos de vista de los pagadores y perspectivas de evaluación de tecnologías sanitarias.
