Entre Datos y Diálogos: Tecnología en la Práctica Psicológica Moderna
- Eduardo Schilling
- 7 abr
- 3 Min. de lectura
Actualizado: 10 abr
En la era digital, la psicología no se ha quedado atrás. El reciente taller “Beyond the Session”, liderado por la Dra. Marie M. Onakomaiya, fundadora de Metric Health y miembro del Comité Asesor de Tecnología en Salud Mental de la APA, ofreció una visión integral sobre cómo la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías digitales están redefiniendo la práctica clínica en salud mental. Esta experiencia, organizada por la American Psychological Association, nos invita a repensar cómo recogemos datos, tomamos decisiones clínicas y nos conectamos con nuestros pacientes más allá de la sesión tradicional.
¿Qué es la Atención Basada en la Medición (Measurement-Based Care)?
La atención basada en la medición (MBC, por sus siglas en inglés) es una práctica fundamentada en la evidencia que implica la recolección sistemática de datos del paciente entre sesiones clínicas. Este enfoque permite a los terapeutas ajustar el tratamiento en función del progreso observado, promoviendo una atención más dinámica, personalizada y efectiva. En lugar de basarse exclusivamente en la intuición o en las impresiones subjetivas, el MBC utiliza información cuantificable para orientar las decisiones clínicas.
El proceso implica cinco pasos clave:
Recolección de datos: Cuestionarios como el PHQ-9 o el GAD-7 completados entre sesiones.
Revisión: El profesional analiza los resultados en busca de señales de cambio.
Colaboración: Se discuten los hallazgos con el paciente.
Acción: Se toman decisiones terapéuticas informadas.
Iteración: Se ajusta el tratamiento según patrones longitudinales.
Este enfoque se alinea con tendencias que ya hemos explorado, como la incorporación de terapias digitales aprobadas por la FDA o el modelo blended de psicoterapia con aplicaciones tecnológicas.
El Rol de los Datos Generados por el Paciente (PGHD)
Una pieza esencial del MBC es el uso de Patient-Generated Health Data (PGHD), definidos como datos relacionados con la salud creados y compartidos por pacientes fuera del entorno clínico. Esta información, que puede provenir de aplicaciones móviles, diarios digitales, wearables o plataformas de seguimiento emocional, ayuda a complementar y enriquecer la comprensión del estado del paciente.
Ya hemos visto el potencial de esta información en aplicaciones como la detección de depresión mediante datos de smartphones o el uso de smartwatches para detectar deterioro cognitivo temprano.
Tecnología en Salud Mental: ¿Cómo Evaluarla?
No toda herramienta digital es automáticamente útil o segura. Para que una tecnología se considere pertinente para la práctica psicológica, debe cumplir con tres criterios fundamentales:
Rigor científico: ¿Está basada en evidencia y teoría psicológica?
Diseño intencional: ¿Para qué se creó y quiénes participaron en su desarrollo?
Propósito terapéutico: ¿Apoya el tratamiento de salud mental?
Además, al evaluar nuevas herramientas digitales, es esencial considerar dimensiones clínicas, técnicas, éticas y de privacidad. Preguntas clave incluyen:
¿Involucró a psicólogos en su diseño?
¿Cómo se almacenan y protegen los datos?
¿La tecnología presenta sesgos o limitaciones algorítmicas?
Estas reflexiones complementan bien lo que hemos abordado en artículos como la promesa de la IA en psicoterapia o el equilibrio entre empatía humana y precisión algorítmica.
Implementación en la Práctica: Tres Pasos Fundamentales
Evaluar: Identificar necesidades clínicas que podrían beneficiarse del uso de tecnología y buscar soluciones con respaldo científico.
Incorporar: Ajustar gradualmente la práctica clínica, asegurar el consentimiento informado del paciente, y capacitarse en el uso de nuevas plataformas.
Revisar: Evaluar periódicamente el uso de la herramienta, estar atentos a cambios en políticas de privacidad, y recoger retroalimentación de los pacientes.
Casos Prácticos
Un ejemplo destacado en el taller fue el uso de herramientas visuales para mostrar a los pacientes cómo el uso de habilidades de TCC impacta su ansiedad, lo cual mejora la adherencia y comprensión. Otra experiencia abordó cómo asistentes de notas clínicos con IA pueden reducir la carga administrativa en contextos académicos y clínicos, una línea de desarrollo que ya exploramos al hablar de pacientes virtuales en la formación profesional y de la revolución que suponen los wearables con IA.
Reflexión Final
La integración de tecnología en psicología no es una moda pasajera, sino una evolución natural de la práctica clínica moderna. Implementada con criterio ético y rigor científico, la IA y los datos generados por los pacientes pueden mejorar la adherencia, profundizar la alianza terapéutica y, en última instancia, optimizar los resultados del tratamiento.
En Centro Ps. Eduardo Schilling, seguimos comprometidos con la actualización continua y la incorporación de herramientas innovadoras que beneficien tanto a profesionales como a pacientes. Te invitamos a leer también sobre cómo las aplicaciones móviles están abriendo nuevos horizontes en el tratamiento de la depresión y el impacto de la realidad virtual en la práctica psicológica.