Evaluando el soporte de IA para la salud mental

A medida que crece el interés en usar IA para apoyo en salud mental, es importante analizar los desafíos éticos y prácticos que surgen. Este documento presenta un marco claro que explica los diferentes niveles de autonomía de la IA, detalla las expectativas éticas y describe los comportamientos ideales de la IA al apoyar la salud mental.

#Evaluación de Modelos de Lenguaje

Evaluamos diez modelos de lenguaje avanzados haciéndoles 16 preguntas relacionadas con la salud mental. Estas preguntas abordaron diversas condiciones como depresión, manía, psicosis, pensamientos suicidas e incluso potencial violencia. Profesionales en salud mental, específicamente médicos, ayudaron a crear estas preguntas y a evaluar las respuestas dadas por estos modelos.

Nuestros hallazgos muestran que los modelos de lenguaje a menudo no cumplen con las expectativas en comparación con los profesionales humanos. Les cuesta entender las complejidades de las emociones humanas y pueden dar consejos demasiado cautelosos o inapropiados. Preocupantemente, si estos modelos se usan en crisis de salud mental reales, podrían poner en peligro a los usuarios al no proporcionar la protección o apoyo necesarios.

#Necesidad de Seguridad en Modelos de IA

Antes de implementar sistemas de IA más autónomos en entornos de salud mental, debemos asegurarnos de que estos modelos puedan identificar y manejar síntomas psiquiátricos comunes. Esto es vital para proteger a los usuarios de daños. Nuestro marco ético para la IA en salud mental debe guiar a los desarrolladores a mejorar sus sistemas para minimizar riesgos.

#La Crisis de Salud Mental

Actualmente, EE. UU. y otros países enfrentan una crisis significativa de salud mental. Las tasas de suicidio, depresión y ansiedad siguen aumentando, empeoradas por el aislamiento social y la pandemia de COVID-19. El acceso a la atención de salud mental es muy limitado, con la mayoría de los psiquiatras incapaces de atender nuevos pacientes durante meses.

Se están considerando herramientas de IA diseñadas para la salud mental como una forma de ayudar a quienes no pueden acceder a la atención tradicional. La pandemia ha incrementado el uso de estas herramientas digitales, que podrían ofrecer apoyo a aquellos en largas listas de espera.

#IA Autónoma por Tareas en Salud Mental

Definimos la IA autónoma por tareas en salud mental (TAIMH) como agentes de IA que pueden realizar tareas de salud mental con diferentes niveles de independencia. Estos modelos pueden asumir roles específicos en el tratamiento de salud mental, desde documentación simple hasta tareas más complejas como diagnosticar y sugerir planes de tratamiento.

#Niveles de TAIMH

TAIMH puede funcionar en diferentes niveles:

1. Tareas de bajo nivel: Estas tareas son simples y específicas, como documentar sesiones de terapia o gestionar registros de pacientes. Por ejemplo, un sistema automatizado que escribe lo que sucede durante una reunión con un paciente puede considerarse TAIMH de bajo nivel.

2. Tareas de alto nivel: Estas implican más complejidad, como evaluar los síntomas de un paciente, sugerir tratamientos y monitorear el progreso. TAIMH de alto nivel podría participar activamente en la atención al paciente recomendando terapias o medicamentos basados en datos.

#Aplicaciones en el Mundo Real

Imagina una clínica de salud mental enfrentando largos tiempos de espera. TAIMH podría ayudar categorizando a los pacientes según la gravedad de su depresión, ofreciendo diversas intervenciones durante la espera. Para los casos leves, podría sugerir cambios en el estilo de vida, mientras que los casos más severos podrían recibir atención combinada con supervisión en persona.

#Directrices Éticas para TAIMH

Para que TAIMH funcione de manera responsable, debemos delinear comportamientos esperados que respeten la seguridad y autonomía del usuario. Estos incluyen:

• Evitar causar daño a los usuarios y a otros.
• No permitir que el modelo esté de acuerdo con solicitudes dañinas.
• Apoyar a los usuarios en la toma de decisiones informadas sobre su salud.

#Evaluaciones de seguridad

Las evaluaciones existentes de modelos de IA a menudo pasan por alto los contextos de salud mental. La mayoría se enfocan en la seguridad general o la atención médica física. Por lo tanto, necesitamos evaluaciones de seguridad que aborden específicamente el ámbito de la salud mental para asegurarnos de que la IA no cause daño.

#Evaluación de Modelos Actuales

Probamos modelos de lenguaje populares para ver si podían reconocer y manejar emergencias de salud mental de manera efectiva. Desafortunadamente, nuestros resultados mostraron que los modelos actuales no cumplían con los estándares necesarios. En muchos casos, sus respuestas podían empeorar la situación de los usuarios.

#Recomendaciones para Mejorar

Para mejorar la seguridad en los modelos de IA para salud mental:

1. Ajustar Las Preguntas del Sistema: Modificar las preguntas que guían los modelos de lenguaje puede ayudarles a responder mejor a los problemas de salud mental.

2. Autoevaluación: Los modelos de lenguaje podrían beneficiarse de autoevaluarse para asegurarse de que sus respuestas sean apropiadas para los usuarios en crisis.

#Conclusión

A medida que las herramientas de IA se vuelven más comunes en la atención de salud mental, es fundamental garantizar que sean seguras y efectivas. Nuestro documento presenta un marco fundamental para la IA autónoma por tareas en salud mental, explorando las características y comportamientos necesarios para un despliegue ético. Encontramos que los modelos de lenguaje actuales aún no pueden proporcionar el apoyo necesario cuando los usuarios enfrentan desafíos de salud mental. Se necesita más trabajo para mejorar estas herramientas y evaluar su fiabilidad y seguridad antes de que se adopten ampliamente en la atención de salud mental.

#Direcciones Futuras

De cara al futuro, es esencial involucrar a profesionales de la salud mental, desarrolladores de IA y responsables de políticas en esta discusión para asegurar que las futuras implementaciones de IA en la atención de salud mental prioricen la seguridad y el bienestar del usuario. Al abordar los riesgos y evaluar los modelos actuales, podemos trabajar hacia sistemas de IA más seguros que realmente ayuden a los usuarios en su momento de necesidad.