{"id":31961,"date":"2022-10-18T08:16:07","date_gmt":"2022-10-18T13:16:07","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=31961"},"modified":"2025-10-20T09:48:23","modified_gmt":"2025-10-20T15:48:23","slug":"salud-mental-herramienta-de-ia-es-capaz-de-detectar-signos-de-alerta-en-mensajes-de-texto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/salud-mental-herramienta-de-ia-es-capaz-de-detectar-signos-de-alerta-en-mensajes-de-texto\/","title":{"rendered":"Salud Mental: Herramienta de IA es capaz de detectar signos de alerta en mensajes de texto"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington (UW), probaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA), capaz de identificar se\u00f1ales de alerta en el lenguaje de mensajes de texto de pacientes psiqui\u00e1tricos o con enfermedades mentales graves.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores de la UW, entrenaron y probaron con \u00e9xito un algoritmo de IA para evaluar el lenguaje utilizado en mensajes de texto por pacientes psiqui\u00e1tricos. Los resultados del estudio fueron publicados en la revista cient\u00edfica Psychiatric Services. Los mensajes de texto se han convertido en una parte clave de la atenci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de la salud mental, espec\u00edficamente en intervenciones psiqui\u00e1tricas remotas. Sin embargo, que cuenta con limitaciones concretas como carecer de puntos de referencia emocionales que los terapeutas pueden identificar en atenciones tradicionales frente a frente.<\/p>

De esta forma los investigadores utilizaron el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para identificar mensajes de texto que reflejaran “distorsiones cognitivas” que podr\u00edan pasar desapercibidas por m\u00e9dicos poco capacitados o con exceso de trabajo.<\/p>

Justin Tauscher, autor principal del art\u00edculo y profesor en la UW, explic\u00f3 que los psiquiatras identifican solamente se\u00f1ales visuales, se\u00f1ales auditivas, por lo que con el apoyo de la tecnolog\u00eda pueden desarrollar herramientas adicionales para identificar otro tipo de se\u00f1ales, como el lenguaje empleado en mensajes de texto. \u201cLa esperanza aqu\u00ed es que la tecnolog\u00eda pueda proporcionar una herramienta adicional para que los m\u00e9dicos ampl\u00eden la informaci\u00f3n en la que se apoyan para tomar decisiones cl\u00ednicas\u201d, coment\u00f3.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En este sentido, el objetivo del estudio fue probar si los m\u00e9todos de PLN pueden detectar y clasificar las distorsiones cognitivas en los mensajes de texto en los mensajes de texto entre m\u00e9dicos y pacientes con enfermedades mentales graves con la misma eficacia que los evaluadores humanos capacitados cl\u00ednicamente. Para ello recolectaron m\u00e1s de 7 mil 300 mensajes de 39 pacientes en un ensayo controlado aleatorio de una intervenci\u00f3n de 12 semanas de intervenci\u00f3n por mensajes de texto.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los mensajes fueron etiquetados en para distorsiones cognitivas comunes como: filtrado mental, conclusiones precipitadas, catastrofismo, declaraciones de “deber\u00eda” y generalizaci\u00f3n excesiva. Posteriormente un modelo sintonizado logr\u00f3 un rendimiento comparable al de los evaluadores cl\u00ednicos en la clasificaci\u00f3n de textos con cualquier distorsi\u00f3n cognitiva.<\/p>

Los resultados mostraron que el PLN puede utilizarse para la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n efectiva de distorsiones cognitivas en comunicaci\u00f3n v\u00eda mensaje de texto y que adem\u00e1s tienen el potencial de informar herramientas automatizados con potencial de escalabilidad en el apoyo cl\u00ednico a pacientes psiqui\u00e1tricos o con enfermedades mentales graves.<\/p>

\u201cSer capaz de tener sistemas que puedan ayudar a respaldar la toma de decisiones cl\u00ednicas creo que es muy relevante y potencialmente impactante para aquellos en el campo que a veces no tienen acceso a capacitaci\u00f3n, a veces no tienen acceso a supervisi\u00f3n o a veces simplemente est\u00e1n cansados, con exceso de trabajo y tienen dificultades para mantenerse presentes en todas las interacciones que tienen\u201d, explic\u00f3 Tauscher.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UNIVERSITY OF WASHINGTON<\/strong><\/p>

https:\/\/newsroom.uw.edu\/news\/ai-equal-humans-text-message-mental-health-trial<\/a><\/p>

PSYCHIATRY ONLINE <\/strong><\/p>

https:\/\/ps.psychiatryonline.org\/doi\/10.1176\/appi.ps.202100692<\/a><\/p>

HEALTH IT ANALYTICS<\/strong><\/p>

https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/ai-tool-can-detect-signs-of-mental-health-decline-in-text-messages<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington (UW), probaron un modelo de Inteligencia Artificial (IA), capaz de identificar se\u00f1ales de alerta en el lenguaje de mensajes de texto de pacientes psiqui\u00e1tricos o con enfermedades mentales graves. Investigadores de la UW, entrenaron y probaron con \u00e9xito un algoritmo de IA para evaluar el lenguaje utilizado en mensajes de texto por pacientes psiqui\u00e1tricos. Los resultados del estudio fueron publicados en la revista cient\u00edfica Psychiatric Services. Los mensajes de texto se han convertido en una parte clave de la atenci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de la salud mental, espec\u00edficamente en intervenciones psiqui\u00e1tricas remotas. Sin embargo, que cuenta con limitaciones concretas como carecer de puntos de referencia emocionales que los terapeutas pueden identificar en atenciones tradicionales frente a frente. De esta forma los investigadores utilizaron el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para identificar mensajes de texto que reflejaran “distorsiones cognitivas” que podr\u00edan pasar desapercibidas por m\u00e9dicos poco capacitados o con exceso de trabajo. Justin Tauscher, autor principal del art\u00edculo y profesor en la UW, explic\u00f3 que los psiquiatras identifican solamente se\u00f1ales visuales, se\u00f1ales auditivas, por lo que con el apoyo de la tecnolog\u00eda pueden desarrollar herramientas adicionales para identificar otro tipo de se\u00f1ales, como el lenguaje empleado en mensajes de texto. \u201cLa esperanza aqu\u00ed es que la tecnolog\u00eda pueda proporcionar una herramienta adicional para que los m\u00e9dicos ampl\u00eden la informaci\u00f3n en la que se apoyan para tomar decisiones cl\u00ednicas\u201d, coment\u00f3. En este sentido, el objetivo del estudio fue probar si los m\u00e9todos de PLN pueden detectar y clasificar las distorsiones cognitivas en los mensajes de texto en los mensajes de texto entre m\u00e9dicos y pacientes con enfermedades mentales graves con la misma eficacia que los evaluadores humanos capacitados cl\u00ednicamente. Para ello recolectaron m\u00e1s de 7 mil 300 mensajes de 39 pacientes en un ensayo controlado aleatorio de una intervenci\u00f3n de 12 semanas de intervenci\u00f3n por mensajes de texto. Los mensajes fueron etiquetados en para distorsiones cognitivas comunes como: filtrado mental, conclusiones precipitadas, catastrofismo, declaraciones de “deber\u00eda” y generalizaci\u00f3n excesiva. Posteriormente un modelo sintonizado logr\u00f3 un rendimiento comparable al de los evaluadores cl\u00ednicos en la clasificaci\u00f3n de textos con cualquier distorsi\u00f3n cognitiva. Los resultados mostraron que el PLN puede utilizarse para la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n efectiva de distorsiones cognitivas en comunicaci\u00f3n v\u00eda mensaje de texto y que adem\u00e1s tienen el potencial de informar herramientas automatizados con potencial de escalabilidad en el apoyo cl\u00ednico a pacientes psiqui\u00e1tricos o con enfermedades mentales graves. \u201cSer capaz de tener sistemas que puedan ayudar a respaldar la toma de decisiones cl\u00ednicas creo que es muy relevante y potencialmente impactante para aquellos en el campo que a veces no tienen acceso a capacitaci\u00f3n, a veces no tienen acceso a supervisi\u00f3n o a veces simplemente est\u00e1n cansados, con exceso de trabajo y tienen dificultades para mantenerse presentes en todas las interacciones que tienen\u201d, explic\u00f3 Tauscher. BIBLIOGRAF\u00cdA UNIVERSITY OF WASHINGTON https:\/\/newsroom.uw.edu\/news\/ai-equal-humans-text-message-mental-health-trial PSYCHIATRY ONLINE https:\/\/ps.psychiatryonline.org\/doi\/10.1176\/appi.ps.202100692 HEALTH IT ANALYTICS https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/ai-tool-can-detect-signs-of-mental-health-decline-in-text-messages<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":31963,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3395,3401,160],"tags":[145],"class_list":["post-31961","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-apps-moviles-e-internet-de-las-cosas","category-iotapps","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31961","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31961"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31961\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31963"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31961"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31961"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31961"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}