Más allá del diagnóstico, los médicos podrían llegar a utilizar la IA para el seguimiento rutinario de la gravedad y la progresión de los síntomas de un paciente a lo largo del tiempo. Este seguimiento ayuda a los médicos a proporcionar una atención más precisa y adaptada, al evaluar si un tratamiento está produciendo los efectos deseados y detectar signos tempranos de recaída.
Hoy en día, este seguimiento requiere que los médicos se reúnan con los pacientes periódicamente, lo que supone un enorme costo de tiempo y dinero. La IA podría proporcionar potencialmente la misma atención por una fracción del costo y permitir que se realice a distancia. “Basta con que alguien hable durante un par de minutos a través de una aplicación o un dispositivo para obtener una valoración bastante competente y fiable de la psicosis de esa persona”, afirma Tang, que espera tener una herramienta lista para ensayos clínicos en 2030.
Sin embargo, aún queda mucho trabajo por hacer antes de que el diagnóstico mediante IA esté listo para su uso clínico. Por un lado, la inteligencia artificial es tan buena como los datos con los que se entrena, y existen graves deficiencias en dichos datos. Muchos estudios utilizan grupos reducidos de personas que no son representativos de la población en su conjunto, según un análisis de estudios que utilizan la IA para realizar diagnósticos psiquiátricos. “Necesitamos muestras más amplias y más diversas”, afirma Jeffrey Girard, psicólogo de la Universidad de Kansas que dirigió el análisis, publicado en el Annual Review of Clinical Psychology de 2026.
Otro problema es que las personas pueden hablar más despacio no porque padezcan una enfermedad mental, sino porque son mayores o hablan una segunda lengua. Las personas también pueden sonar diferentes en contextos estresantes, como una sala de urgencias, o bajo los efectos de medicamentos o de una enfermedad física, señala Sandra Just, psicóloga clínica de la UiT, la Universidad Ártica de Noruega.
Esto crea una “brecha entre la investigación y la práctica”, en la que los marcadores de voz pueden dar buenos resultados en los estudios, pero malos en el mundo real, afirma John Torous, psiquiatra e informático del Centro Médico Beth Israel Deaconess de Harvard.
Lo ideal sería que los médicos supieran cómo suena habitualmente un paciente para detectar si su forma de hablar ha cambiado. Pero recopilar esos datos de referencia implicaría identificar a las personas con alto riesgo de esquizofrenia, grabar sus llamadas, pedirles que utilicen una aplicación a diario o llevar un registro de las entrevistas clínicas —incluso si actualmente no presentan síntomas—.
Hacerlo plantea delicadas cuestiones éticas en torno a la privacidad y la seguridad. “Se trata de un problema realmente complicado”, afirma Brita Elvevåg, neurocientífica cognitiva de la UiT, la Universidad Ártica de Noruega, que lleva casi 30 años estudiando los patrones del habla. “¿Cómo podemos preservar la privacidad personal ahora que estamos empezando a utilizar la tecnología? Me preocupa que la gente no tenga necesariamente eso en cuenta”.
Debido a todas estas limitaciones, los investigadores no creen que la IA vaya a convertirse en un diagnosticador de esquizofrenia a corto plazo. “Es una herramienta, no una panacea”, afirma Vijay Mittal, investigador y psicólogo clínico de la Universidad Northwestern de Illinois. “Estamos en una fase inicial y hay mucho entusiasmo, [pero] hay que actuar con mucha cautela”.
Artículo traducido por Debbie Ponchner
