"ReDCE núm. 43. Enero-Junio de 2025"
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Una parte importante de las enfermedades actuales son trastornos mentales, que afectan a las personas independientemente de su edad, sexo, raza o estatus socioeconómico y cultural.
Los datos publicados por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 2019 muestran que alrededor de mil millones de personas estaban afectadas por algún tipo de trastorno mental en el mundo, el 14% de ellas adolescentes. Como primera causa de discapacidad, los trastornos mentales provocan una de cada 100 muertes por suicidio, y el 58% de ellas se producen antes de los 50 años (OPS, 2022). Sólo la depresión ha afectado a 280 millones de personas, incluidos 23 millones de niños y adolescentes (OMS, 2024b). Por otra parte, existe un desajuste en el personal de salud mental en todo el mundo. La pandemia ha puesto de manifiesto un déficit global en cuanto al número de profesionales, la falta de conocimientos especializados y las dificultades en cuanto a las condiciones laborales de las distintas categorías que trabajan en este ámbito.
Ipso facto, por ser una de las principales causas de discapacidad, con abandono del trabajo y de la vida familiar y social, además del sufrimiento psicológico que provoca, el estudio de la depresión merece especial atención, sobre todo en lo que se refiere a dos aspectos que dificultan la atención y recuperación del enfermo: el diagnóstico y el tratamiento.
En este contexto se sitúa el objeto de estudio del artículo, esto es, investigar los marcos jurídicamente adecuados para el uso de la inteligencia artificial como ayuda al diagnóstico y tratamiento de la depresión como instrumento para hacer efectivo el derecho humano y fundamental a la salud mental.
Brasil, e.g., a pesar de la creciente implantación de políticas públicas de salud mental y de asistencia en la atención primaria, así como de los Centros de Apoyo Psicosocial (CAPS), todavía figura entre los 10 países en los que se cometen más suicidios[2] a pesar de la constante preocupación por prestar asistencia, así como de las campañas preventivas y educativas como Septiembre Amarillo y Enero Blanco. En vista de ello, no cabe duda, entre otras cosas por el alto nivel de prejuicios que rodea la cuestión, de que aún queda mucho por consolidar en este ámbito.
En España, donde la depresión es el segundo diagnóstico más frecuente (56,3%), el 47,2% de la población utiliza antidepresivos, recetados principalmente por médicos de familia (55,1%), debido a la falta de tiempo y recursos para terapias no farmacológicas. De los que buscan atención especializada (26,2%), el 20,8% consulta a psicólogos y el 17,6% a psiquiatras. Mientras que el sistema sanitario público es utilizado por la mayoría (56,1% psiquiatría; 55,3% psicología), el sistema privado es utilizado por el 36,1% (psicología) y el 33,5% (psiquiatría), principalmente debido a las largas esperas en el sector público. Hay una falta de servicios complementarios, ya que el 65% de los diagnosticados nunca han sido asistidos por centros de rehabilitación, apoyo al empleo o vivienda asistida[3].
Al igual que en Brasil, la salud mental en España está influenciada por factores socioeconómicos, hábitos personales y falta de recursos en el sistema público de salud, lo que requiere más inversión, una mayor plantilla y mejor formación de los profesionales, respeto a la autonomía de los pacientes y a los derechos humanos y fundamentales.
A pesar de los avances, incluso en el campo de la psiquiatría, el diagnóstico de la depresión se ha basado en la información clínica proporcionada por el paciente y en los conocimientos y experiencia del médico, lo que a menudo puede conducir a enfoques con un alto nivel de subjetividad y a diagnósticos erróneos o tardíos, que dan lugar a tratamientos equivocados o inoportunos, prolongando el sufrimiento y empeorando el estado del enfermo, lo que puede conducir a la muerte por suicidio.
Así, en medio de las inseguridades e incertidumbres que permean el diagnóstico y tratamiento de la depresión, la inteligencia artificial (en adelante IA) debe ser analizada como una herramienta que ayude a los profesionales de la salud a realizar un diagnóstico temprano y certero, que permita un tratamiento más adecuado, brindando al paciente la oportunidad de recuperarse y controlar la enfermedad, con el fin de contribuir a la realización del derecho humano y fundamental a la salud mental.
Es en este contexto que la IA podría ser tomada como una herramienta para apoyar la mejora de la calidad de vida de los seres humanos, ya que los médicos están cada vez más sobrecargados y tienen menos tiempo para conectarse con sus pacientes, desbordándose en errores de diagnóstico y tratamientos para el cuidado de la salud (Freire, 2021, p. 196), incluyendo la salud mental.
En vista de ello, utilizando el método hipotético-deductivo y a través de una investigación bibliográfica y exploratoria basada en el catálogo de derechos humanos y fundamentales vigente, este artículo se compone de cuatro partes. En primer lugar, se aborda el derecho a la salud mental en el ordenamiento jurídico brasileño, partiendo de la definición de salud establecida por la OMS y del significado del derecho a la salud como derecho humano y fundamental de carácter social. En la medida de lo posible y a título ilustrativo, se compararán los panoramas brasileño y español, con vistas a una mejor comprensión y ampliación del alcance del análisis.
En cuanto al itinerario investigador, se abordan los trastornos mentales, con especial énfasis en el trastorno depresivo mayor, sobre todo en lo que se refiere a su concepto, características y causas. A continuación, se centra la atención en el diagnóstico y el tratamiento de la depresión, estableciendo una base para diferenciar el diagnóstico de las enfermedades físicas de los trastornos mentales.
A continuación, se investiga la relación entre la IA y la salud, de modo que pueda utilizarse para optimizar la prestación de servicios sanitarios, especialmente en lo que respecta a la predicción, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, contribuyendo a mejorar el acceso universal, el trato justo, correspondiente e igualitario, el diagnóstico adecuado y la asistencia sanitaria de alta calidad. En otras palabras, prevención, participación, personalización, predicción y alto rendimiento en la atención al paciente.
Por último, ante un escenario que reclama una actuación enérgica, analizamos la posibilidad de utilizar módulos de IA para ayudar al diagnóstico y tratamiento de la depresión como instrumento para hacer realidad el derecho a la salud mental, partiendo de la premisa de que la salud mental es un derecho humano y fundamental consagrado constitucionalmente e intrínsecamente ligado a la dignidad de la persona humana, al derecho a la vida, al derecho a un proyecto vital y al derecho al libre desarrollo de la personalidad, inherentes a todos y cada uno de los seres humanos.
La OMS define la salud como “un estado de completo bienestar físico, mental y social, y no solamente la ausencia de afecciones y enfermedades” (OMS, 2024c). Con esta definición, pretende proporcionar el máximo nivel de calidad de vida a la población, rompiendo con dicotomías estigmatizadoras.
En el ordenamiento jurídico-constitucional brasileño, el derecho a la salud está consagrado como derecho social fundamental en el artículo 6º de la Constitución Federal de 1988, que se concreta más efectivamente en los artículos 196 y siguientes. Estas disposiciones establecen la necesidad de una regulación normativa infra constitucional con vistas a garantizar el derecho a la salud para todos, a fin de imponer a los poderes públicos el deber de respetar, proteger y promover políticas públicas, sociales y económicas destinadas a reducir el riesgo de enfermedades y otras dolencias, así como a proporcionar un acceso universal e igualitario a las acciones y servicios que les conciernen (Sarlet, 2021, p. 882, 883).
En España, la salud está reconocida como un derecho fundamental vinculado a la seguridad social, que se contempla expresamente en la Constitución, y los poderes públicos tienen la responsabilidad de organizar y tutelar la salud pública a través de la prevención y la prestación de los servicios necesarios (Art. 43 de la Constitución Española).
Es decir, en Brasil, la asamblea constituyente garantizó la universalidad, es decir, el acceso a las acciones y servicios de salud independientemente de la nacionalidad, color, sexo, religión o clase social, proporcionando un trato igualitario a todos los individuos (Mapelli Júnior et al., 2012, p. 18); en España, del mismo modo, garantiza la universalidad, la descentralización (art. 148.21) y la financiación pública de la sanidad, proporcionando una cobertura amplia y equitativa para toda la población, e incluye la salud mental como prioridad (arts. 41, 43 y 148.21 de la Constitución Española).
En este marco, la salud mental, según la OMS, es “un estado de bienestar mental que permite a las personas afrontar los momentos estresantes de la vida, desarrollar todas sus competencias, ser capaces de aprender y trabajar adecuadamente y contribuir a la mejora de su comunidad” (2023).
Según la OMS, la salud mental es “más que la mera ausencia de trastornos mentales. Se produce en un proceso complejo, que cada persona experimenta de manera diferente, con diversos grados de dificultad y niveles de sufrimiento y resultados sociales y clínicos que pueden ser muy distintos” (2023).
Como parte integrante de la idea de salud, calidad de vida y bienestar, la salud mental tiene una estrecha relación con la cultura, pero especialmente con la dignidad de la persona humana, con el derecho a la vida, con el derecho a realizar un proyecto de vida y con el derecho al libre desarrollo de la personalidad, lo que la convierte en un derecho humano y fundamental de carácter social, que implica deberes de diligencia y protección por parte del Estado y de la sociedad.
A nivel infraconstitucional, la salud mental en Brasil está contemplada en la Ley 8080 de 19 de septiembre de 1990, conocida como Ley Orgánica de Salud (LOS), y en la Ley 10216 de 6 de abril de 2001, conocida como Ley de Reforma Psiquiátrica (LRP). La primera establece normas y directrices generales para la promoción, protección y recuperación, así como para la organización y funcionamiento de los servicios de salud. La segunda pretende reorientar el modelo de atención a la salud mental, especialmente en lo que se refiere a un trato humano y respetuoso orientado al beneficio de las personas con trastornos mentales, integrándolas en la familia, el trabajo y la comunidad.
La LOS enfatiza la protección de la salud mental en el único párrafo del artículo 3, estableciendo que las acciones de salud deben buscar garantizar a las personas y a la comunidad no sólo el bienestar físico y social, sino también el bienestar mental. Es decir, se toma conciencia de que el ser humano debe ser colocado en una convivencia adecuada, segura, inclusiva y saludable, que le permita protagonizar su proyecto de vida.
A pesar de la existencia de leyes e instrumentos normativos menores que regulan la salud mental en el ordenamiento jurídico nacional, el derecho a la salud mental sigue siendo una realidad que está lejos de ser suficientemente realizada, no sólo por la falta o insuficiencia de políticas públicas, sino también por la falta de atención o la atención insuficiente o inadecuada, especialmente en relación con las poblaciones vulnerables, como los niños y adolescentes, los ancianos y las personas con menores niveles de educación o pocos recursos. En Brasil y en otros países, todavía hay mucha discrepancia y prejuicios en relación con esta área de la salud.
Para hacer efectivo el derecho humano y fundamental a la salud mental, se pueden y se deben ampliar y adaptar tecnológicamente los servicios sanitarios, y, en consecuencia, formar mejor a los profesionales para llegar a la parte más vulnerable y menos favorecida de la población. Se trata también de reducir la escasez de profesionales especializados, promoviendo así la expansión, la mejora de las condiciones de trabajo y, sobre todo, el establecimiento de ecosistemas más respetuosos con la idiosincrasia de los pacientes, generando un nivel de excelencia y precisión en el diagnóstico y tratamiento de los trastornos mentales.
La legislación española sobre salud mental es más sólida que la brasileña y se ajusta a las directrices de la OMS y la Unión Europea (UE). La Ley General de Sanidad (Ley 14/1986, de 25 de abril), que establece las bases del sistema sanitario, garantiza el acceso universal, la financiación pública y la gestión descentralizada, y define la integración de los servicios de salud mental en la atención primaria; la Ley de Cohesión y Calidad del Sistema Nacional de Salud (Ley 16/2003, de 28 de mayo) pretende garantizar un acceso equitativo a los servicios de salud mental en todas las comunidades autónomas; la Ley 41/2002, de 14 de noviembre, de Autonomía del Paciente, que pretende regular el consentimiento informado en los tratamientos de salud mental y proteger los derechos de las personas con trastornos mentales; la Ley 39/2006, de 14 de diciembre, de Promoción de la Autonomía Personal y Atención a las Personas en Situación de Dependencia, que prevé el apoyo psicosocial a las personas con enfermedades mentales graves.
Aunque la salud mental es fundamental para el bienestar y el pleno ejercicio de la ciudadanía en España, aún se enfrenta a estigmas y prejuicios que dificultan el diagnóstico, el acceso al tratamiento y la calidad de vida de los afectados. El impacto de la pandemia del COVID-19 ha puesto de manifiesto la necesidad de políticas públicas más eficaces ante el aumento de trastornos mentales como la depresión y el crecimiento de conductas autolesivas y suicidios (en 2022, 4.097 muertes por suicidio en España, el 74,2% hombres y el 25,8% mujeres, o más de 11 suicidios al día)[4].
Aunque el sistema sanitario español (SNS) funciona en los niveles de atención primaria (prevención, diagnóstico, tratamiento y derivación de casos graves a especialistas) y especializada (abordaje de casos complejos, psicoterapia, hospitalización, medicación), aún quedan muchos retos por afrontar. El país gasta el 4,2% de su PIB en salud mental, según estimaciones de la OCDE (el 4,0% en la UE). En cuanto a personal especializado, el país sólo cuenta con 10 psiquiatras por cada 100.000 habitantes (por debajo de la media europea). Las consultas psiquiátricas casi se han duplicado (14.000 en 2010 → 26.000 en 2021), y el 80% de ellas en el sector privado, lo que limita el acceso a las poblaciones vulnerables[5].
La salud mental en España presenta un reto urgente, que requiere más inversión, reducir los estigmas y reforzar el sistema público para garantizar un acceso equitativo. La nueva Estrategia de Salud Mental de España (2022-2026) es un paso adelante, pero su eficacia dependerá de que se disponga de los recursos adecuados y se aplique de forma efectiva. Su objetivo es modernizar y mejorar la atención a la salud mental en el país, centrándose en los derechos humanos, la equidad y un enfoque comunitario[6].
Aunque el sistema sanitario español ha avanzado significativamente en la promoción de políticas inclusivas, aún quedan muchos retos estructurales y sociales que afrontar para que el derecho fundamental a la salud mental se haga plenamente efectivo, y persiste la desigualdad entre las Comunidades Autónomas, con variaciones en la calidad de la prestación y en el acceso a los servicios.
Según la OMS, los trastornos mentales son alteraciones mentales y del comportamiento con “condiciones clínicamente significativas caracterizadas por alteraciones del pensamiento y del estado de ánimo (emociones) o por comportamientos asociados con angustia personal y/o deterioro del funcionamiento” (OMS, 2001, p. 50).
El Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5) de la Asociación Americana de Psiquiatría define el trastorno mental como un síndrome caracterizado por una alteración clínicamente significativa de la cognición, la regulación emocional o el comportamiento de un individuo que refleja una disfunción en los procesos psicológicos, biológicos o de desarrollo subyacentes al funcionamiento mental. A menudo se asocia a un sufrimiento significativo o a discapacidades que afectan a las actividades sociales, profesionales u otras actividades importantes relacionadas con la libre realización del propio proyecto vital (Manual 2014, p. 20).
La Asociación Americana de Psicología, por su parte, entiende por trastorno mental aquel que tiene como características síntomas psicológicos, comportamiento anormal, funcionamiento deficiente o cualquier combinación de estos (Diccionario 2010, p. 985).
Es interesante recordar que, según el plan de acción sobre salud mental 2013-2020 de la OMS, existen varios trastornos mentales y, aunque cada uno se acompaña de síntomas diferentes, en general se caracterizan por una combinación de pensamientos, emociones, comportamientos y relaciones sociales disonantes (OMS, 2013, p. 42).
Los trastornos mentales se encuentran entre las principales causas de muerte por suicidio, ya que alrededor del 95% de los fallecidos tienen diagnosticados uno o más trastornos psiquiátricos, siendo los trastornos del estado de ánimo, especialmente la depresión, los principales asociados a este suceso (Bertolote, 2003, p. 382).
La depresión afecta a cerca del 3,8% de la población, incluyendo el 5,0% de los adultos y el 5,7% de los adultos mayores de 60 años (OMS, 2023a), siendo el suicidio su consecuencia más grave, causando la muerte de más de 700.000 personas cada año, y la principal causa de muerte entre las personas de 15 a 29 años (OMS, 2024a). Cabe destacar que, según estos índices, las mujeres sufren más depresión que los hombres, y en todo el mundo más del 10% de las mujeres embarazadas y que acaban de dar a luz dicen experimentar la enfermedad (OMS, 2024a).
Aunque existen tratamientos eficaces, menos de la mitad de las personas afectadas por depresión en el mundo (en muchos países, menos del 10%) los reciben adecuadamente, y los obstáculos para un tratamiento eficaz incluyen la falta de recursos, la escasez de profesionales capacitados y el estigma social asociado a los trastornos mentales. La evaluación subjetiva y la intervención inoportuna e imprecisa son otra barrera para la atención (OPS, 2024).
La OMS cataloga a Brasil como el país con mayor prevalencia de depresión en América Latina y el segundo en las Américas (Brasil, 2022). Entre 2013 y 2019, según datos del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), hubo un aumento significativo en el número de personas diagnosticadas con depresión (Brasil, 2022). En 2019, el 10,2% de las personas mayores de 18 años declararon haber recibido un diagnóstico de este tipo, lo que equivale aproximadamente a 16,3 millones de personas. Los ancianos de entre 60 y 64 años fueron proporcionalmente el grupo de edad más afectado, con un 13,2% de personas diagnosticadas con depresión. El porcentaje más bajo se observó entre los adultos jóvenes de 18 a 29 años, con un 5,9% (Brasil, 2022, p. 4).
Entre 2011 y 2022, se registraron 147.698 suicidios en Brasil, siendo los hombres adultos (25 - 59 años) y los ancianos (> 60 años) los más afectados, con tasas de 9,59 y 8,60/100.000, respectivamente, en 2022 (Alves, 2024, p. 1). Según DATASUS, sólo en 2022 hubo 16.462 muertes por suicidio en el país, de las cuales 78,4% eran hombres y 21,6% mujeres, lo que representa una tasa de 8,10 por 100.000 habitantes (UMANE, 2024). La tasa pasó de 5,0 por 100.000 habitantes en 2011 a 7,3 en 2022 (Alves, 2024, p. 5).
En términos de género, el suicidio entre los hombres fue casi cuatro veces más frecuente que entre las mujeres en 2022 (11,68/100.000 y 3,06, respectivamente). Las mayores tasas de suicidio ocurrieron en el grupo de 25 a 59 años (9,59/100.000), seguido por la población mayor de 60 años (8,60/100.000) (Alves, 2024, p. 5).
Como se ha subrayado anteriormente, la depresión es una de las principales causas de suicidio entre los trastornos mentales, imponiendo una enorme carga de sufrimiento a la persona que la padece y a su familia, lo que exige una acción eficaz de los poderes públicos y de la sociedad civil para promover, prevenir y proporcionar una atención integral en salud mental.
En este contexto, surgieron dos hitos importantes en la evolución de la política de salud mental en Brasil, por ejemplo, con la promulgación de las Leyes 10.216/2001 y 13.819/2019, ambas centradas en la garantía de los derechos de las personas con trastornos mentales, la desinstitucionalización y la prevención de daños. La primera, la ya citada Ley de Reforma Psiquiátrica, busca garantizar el tratamiento preferentemente en servicios comunitarios, para evitar largas estancias en hospitales psiquiátricos. La segunda, que establece la Política Nacional de Prevención de la Autolesión y el Suicidio, fue creada debido al alarmante aumento de casos de autolesión y suicidio en la población, especialmente entre jóvenes y adolescentes. Entre los objetivos de la Ley núm. 13.819/2019 están la promoción de la salud mental, la organización y el fortalecimiento de las acciones de prevención del suicidio (art. 3º, I y II), y corresponde al Gobierno establecer asociaciones con empresas de contenido digital, buscadores de internet, gestores de redes sociales, entre otros, para divulgar los servicios destinados a las personas con sufrimiento psicológico (arts. 4º, § 1º y 5º).
A pesar de los importantes avances en las políticas públicas de salud mental, persisten muchos desafíos, como la estigmatización de las enfermedades mentales, la falta de información cualificada sobre la disponibilidad de servicios, el apoyo a las matrices, los itinerarios terapéuticos, las derivaciones y contrarrederivaciones, y la financiación. Por no hablar de la escasez de datos e información actualizados, cuya falta de transparencia contribuye a reducir la posibilidad de implementar políticas públicas basadas en la evidencia (Cenário, 2022, p. 5).
En España, según la Estrategia en Salud Mental 2022-2026[7], la depresión aparece como uno de los trastornos mentales más frecuentes, habiéndose diagnosticado en el 5,28% de la población adulta (7,22% mujeres y 3,23% hombres) en 2020. Las personas desempleadas tenían tres veces más riesgo de verse afectadas por la enfermedad que las empleadas (7,62% frente a 2,47%). Entre las personas discapacitadas, las tasas eran alarmantes (23,71%)[8]. En 2023, según el Informe de Salud Mental, el 17 por ciento de la población española estaba diagnosticada de depresión (56,3 por ciento), sólo por detrás de la ansiedad (63,0 por ciento). Entre los afectados, el 79,6% tuvo sus primeros síntomas antes de los 35 años. Alrededor del 50% consultó a psicólogos o psiquiatras, y las terapias duraron en una media de 4,5 y 6,7 años respectivamente. La hospitalización en unidades psiquiátricas se produjo en el 19,8% de los casos[9].
En cuanto a las muertes por suicidio, España registró un aumento de 2018 a 2022, pasando de 3.539 en 2018 a 4.227 en 2022, es decir, casi un 20%. En 2023, el número de suicidios descendió a 4.116, según las cifras publicadas por el Instituto Nacional de Estadística (INE)[10] . Sin embargo, en los grupos de edad de 15 a 29 años y de 30 a 44 años, el número de suicidios aumentó un 13% y un 30%, respectivamente, de 2022 a 2023.
En el primer semestre de 2024, los datos publicados por el Ministerio de Sanidad español revelan un descenso en el número de suicidios en el país, estimándose en 1.842 las muertes en el periodo, mientras que en el mismo periodo de 2023 la cifra fue de 2.107, lo que supone un descenso del 12,6%. La disminución observada en las muertes por suicidio en el primer semestre de 2024 se produjo en todos los grupos de edad a partir de los 15 años[11].
En España, según la Confederación de Salud Mental, existe una considerable insatisfacción con el diagnóstico y el tratamiento (falta de confidencialidad), hospitalizaciones involuntarias, falta de información clara, suficiente y precisa y escasa participación en la planificación del tratamiento. Incluso con la elevada prevalencia de los trastornos mentales, especialmente la depresión, persisten retos como la estigmatización, el acceso limitado y las deficiencias en la calidad de la atención, lo que señala la urgencia de invertir en la mejora de los servicios de salud mental en el país[12].
La depresión, como se discutió previamente en este trabajo, se ha convertido en el trastorno mental que más afecta a la población y en una de las principales causas de discapacidad, así como en el factor que provoca los mayores daños personales, funcionales y sociales en la actualidad (Souza et al., 2005, p. 1).
Según Dalgalarrondo, los subtipos de trastornos depresivos más utilizados en la práctica clínica, según la CIE-11 y el DSM-5, son: 1) Depresión episódica y trastorno mayor recurrente (CIE-11 y DSM-5); 2) Trastorno depresivo persistente y trastorno distímico (CIE-11 y DSM-5); 3) Depresión atípica (DSM-5); 4) Depresión melancólica o de tipo endógeno (CIE-11 y DSM-5); 5) Depresión psicótica (CIE-11 y DSM-5); 6) Estupor depresivo o depresión catatónica (DSM-5); 7) Depresión ansiosa o depresión con síntomas de ansiedad prominentes (CIE-11 y DSM-5) y trastorno mixto de depresión y ansiedad (CIE-11); Depresión unipolar o depresión bipolar; 9) Depresión con trastorno disfórico premenstrual (CIE-11 y DSM-5); 10) Depresión mixta (DSM-5); y 11) Depresión secundaria o trastorno depresivo debido a una afección médica (incluido el trastorno depresivo inducido por sustancias o medicamentos) (CIE-11 y DSM-5) (2019, p. 347).
La forma más común de enfermedad depresiva, objeto de este estudio, es la depresión clásica, también conocida como depresión unipolar o depresión clínica o trastorno depresivo mayor (en adelante depresión), cuyos síntomas esenciales son los sentimientos de tristeza y aflicción, así como la pérdida de interés por las actividades agradables y placenteras (Silva, 2016, p. 36).
Generalmente se caracteriza por episodios que duran al menos dos semanas, con cambios en el afecto, la cognición y las funciones neurovegetativas, y remisiones interepisódicas. Aunque es posible que ocurra un único episodio, se repite en la mayoría de los casos (Manual, 2014, p. 155), y es crónica en aproximadamente el 20% de los casos (Castelo et al., 2015, p. 19).
También son síntomas comunes de la depresión la apatía, la fatiga, la dificultad para concentrarse, el aislamiento, el dolor crónico sin razón clínica, la irritabilidad, el insomnio o el sueño excesivo, la percepción de una imagen negativa de sí mismo, los trastornos del apetito y los impulsos suicidas (Teles, 2017, p. 81).
Los enfermos también pueden presentar múltiples dolencias físicas sin causa aparente, presentando una sintomatología extremadamente compleja en vista de la miríada de contextos sociales en que los pacientes pueden estar insertos (OPS, 2023a). En todo caso, frente a la complejidad, estudios con familias, gemelos y adoptados indican la existencia de un componente genético, estimándose que este componente explica el 40% de la susceptibilidad a desarrollar depresión (Brasil, 2024).
También hay evidencias de que las deficiencias de sustancias cerebrales llamadas neurotransmisores (noradrenalina, serotonina, oxitocina y dopamina) están relacionadas con la regulación de la actividad motora, el apetito, el sueño y el estado de ánimo (Brasil, 2024). Eventos estresantes también pueden desencadenar episodios depresivos en quienes tienen predisposición genética a desarrollar la enfermedad (Brasil, 2024), como episodios de separación o divorcio, despidos, muerte y situaciones de duelo en general.
Aunque se conocen diversos factores etiológicos asociados a la depresión (como los genéticos, bioquímicos, psicológicos y epigenéticos), no es posible identificarla como una enfermedad sistémica o cerebral, o como el resultado de una sustancia exógena, que por sí sola pueda explicarla (Cheniaux, 2019, p. 43), lo que hace que su diagnóstico y tratamiento sean significativamente complejos debido a su naturaleza multifactorial. En resumen, la depresión puede ser de larga duración, crónica o recurrente, perjudicando sustancialmente la capacidad de las personas para funcionar en el trabajo, en la escuela y en la vida en general, desencadenando en algunos casos conductas suicidas (OPS, 2023a).
El suicidio, a su vez, afecta al individuo, al mercado laboral y a la comunidad, arrebatando vidas y talentos y devastando familias en todos los países y contextos. En todo el mundo, puede haber 20 intenciones de suicidio por cada muerte. Incluso es una de las principales causas de muerte entre los jóvenes (OMS, 2022, p. 15).
En este contexto, es de suma importancia determinar, elaborar y/o producir un diagnóstico precoz y correcto, proporcionando un tratamiento adecuado y permitiendo que el paciente participe en la correcta recuperación, compromiso y control de la enfermedad. Es importante recordar que el diagnóstico es de naturaleza procedimental e implica necesariamente una relación simétrica de intercambio, en la que el paciente y los profesionales de la salud deben estar alineados para captar las sutilezas y singularidades implicadas en la opción por una terapia eficaz y adecuada para el pleno disfrute del libre desarrollo de la personalidad y la fructificación del derecho a un proyecto de vida.
El diagnóstico presupone el diálogo. Así, la relación dialógica entre profesionales de la salud y pacientes, respetando las singularidades, límites y plazos y enfoques adecuados a cada caso, debe ser la norma y, en consecuencia, la premisa básica para que no quede espacio para el prejuicio, el autoritarismo o el descuido y el abandono. Se trata de una simetría cuyo ajuste y puesta a punto requiere tiempo, un escenario forjado mediante la combinación de la experiencia, la efectividad de los derechos, la ética, la empatía, las medidas de ejecución, la rendición de cuentas, la supervisión y la auditabilidad.
Aunque la depresión es una de las principales causas de sufrimiento mental y muerte prematura, se pierden oportunidades de prevención y la mayoría de las personas afectadas por la enfermedad no buscan ayuda (Herrman, 2022, p. 1003). Hay muchos factores que impiden que la gente busque tratamiento, como la mala calidad de los servicios, los altos niveles de ignorancia sobre la salud mental y la discriminación. Muchos lugares carecen de servicios formales de salud mental. Y cuando estos servicios están disponibles, a menudo son inaccesibles o inasequibles (Informe, 2022, p. 4).
También conviene recordar que el descuido de los sistemas de salud mental en todo el mundo contribuye a agravar el panorama de deficiencias y desequilibrios en materia de información e investigación, gobernanza, recursos y servicios. Por término medio, los países destinan menos del 2% de su presupuesto sanitario a la atención de la salud mental. En los países de renta media, más del 70% del gasto en salud mental se destina a hospitales psiquiátricos. Casi la mitad de la población mundial vive en países donde sólo hay un psiquiatra por cada 200.000 habitantes. La disponibilidad de medicamentos asequibles es limitada, especialmente en los países más pobres. La mayoría de las personas que sufren trastornos mentales no reciben ningún tratamiento (Informe, 2022, p. 4).
Datos del SNS español de 2022 revelan una sobrecarga en la atención primaria a pacientes con trastornos mentales, estabilidad en los reingresos y crecimiento en el uso de antidepresivos, con disparidades regionales. Las personas con trastornos mentales acuden a 1,5 veces más consultas al año que la población general. El número de consultas psiquiátricas en el SNS es de 5,5 millones (95% en hospitales públicos), con 2 hospitalizaciones/1.000 hab. por trastornos mentales (estancia media de 19,5 días) y un total de 360.000 visitas a urgencias en 2022. La tasa de reingresos en 2022 es del 11,4%, con un aumento del 17% entre 2012 y 2022. En cuanto al consumo de antidepresivos, la media nacional en 2022 es 98,8 DHD (Dosis Diaria Definida por 1.000 habitantes/día), con una variación regional de 54,2 DHD (mín.) a 146,8 DHD (máx.)[14].
En América Latina, donde la depresión y la ansiedad son los trastornos mentales más prevalentes, en muchos países el 70% de las personas que necesitan atención de salud mental no la reciben. La situación se ve agravada por la precariedad del tratamiento. La región cuenta con menos psiquiatras per cápita que la media establecida por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) (15,6 por cada 100.000 habitantes) y no están distribuidos uniformemente por el territorio. Los escasos programas preventivos existentes y los servicios sanitarios disponibles están fragmentados y centrados en el tratamiento de crisis agudas. La mayoría de las personas que necesitan atención no urgente optan por pagar de su bolsillo cuando pueden (Guzmán-Ruiz, 2023).
En Brasil, de acuerdo con el Mapeo de Prevalencia y Salud 2023 realizado por el Instituto Ipso, en una muestra online de 1.062 personas en las cinco regiones del país, 33% de los individuos con depresión mencionaron haber recibido tratamiento en el ámbito público, 25% en el privado, 19% tanto en el público como en el privado y 24% dijeron no haber recibido tratamiento (Mapeamento, 2023).
En otra encuesta realizada por el Instituto, el estudio Calendario de Salud, que monitorea la opinión pública de los brasileños sobre temas de salud vinculados al calendario oficial de acciones del Ministerio de Salud, y que se centró en el mes de septiembre amarillo, fueron escuchados médicos de diversas especialidades y más de mil personas de diferentes regiones y clases sociales. Entre los desafíos señalados por los psiquiatras están la falta de adherencia de los pacientes a los planes de tratamiento, los prejuicios y la desinformación sobre la salud mental, la gestión de casos complejos, la sobrecarga de trabajo y el agotamiento profesional, así como las cuestiones legales y éticas en la práctica psiquiátrica (IPSOS, Brasil, 2024).
Este panorama incluye el limitado número de profesionales de salud mental en Brasil, que, según el Atlas de Salud Mental 2020 de la OMS, son 3,69 psiquiatras, 0,13 enfermeros de salud mental, 13,68 psicólogos y 7,57 trabajadores sociales, respectivamente, por cada 100.000 habitantes (Mental, 2020).
Destaca el hecho de que en Brasil, la falta de tratamiento entre 2013 y 2019 fue mayor entre las personas negras y morenas, según una investigación realizada por el Instituto de Estudios de Políticas Públicas de Salud (IEPS). Los datos presentados en la encuesta muestran un menor número de profesionales de la salud en las regiones brasileñas con un mayor número de personas de raza negra.
En el Sur de Brasil, por ejemplo, donde el 74% de las personas se identifican como blancas, había 48 psicólogos y psiquiatras por cada 100.000 habitantes en 2019. En el Norte y el Nordeste, donde el 18,5% y el 24,6% de la población, respectivamente, se declara blanca, la oferta de psicólogos y psiquiatras era de 17,6 y 24,8 por cada 100.000 habitantes, respectivamente (Mrejen et. al., 2022, p. 8). En 2023, en comparación con el año anterior, según una investigación realizada por Doctalia, hubo un aumento del 89% en las citas con psicólogos y del 41% en la demanda de psiquiatras en el país. Se reservaron más de un millón de citas con psicólogos, mientras que los psiquiatras reservaron 1,9 millones de citas.
No sería trivial decir que, dado el escenario actual, a pesar de los avances logrados, todavía hay muchos desafíos que superar, como la necesidad de fomentar la formación adecuada de los profesionales, ampliar y adaptar el acceso a los servicios de salud mental en las regiones pobres y remotas, poner a disposición los recursos de la tecnología digital a través de la alfabetización y la formación adecuada, invertir en campañas de sensibilización y concienciación a favor de la atención de la salud mental para que la población más vulnerable realmente reciba una atención de calidad, compatible con la disposición constitucional. Además, es urgente planificar y poner en práctica acciones eficaces para combatir el racismo y las asimetrías injustificables y abusivas en el panorama brasileño.
Por ser una de las principales causas de discapacidad, que aleja a las personas del trabajo y de la vida familiar y social, además del sufrimiento psicológico que provoca, merecen especial atención dos aspectos que dificultan la atención y la recuperación de las personas con depresión: el diagnóstico y el tratamiento.
En situaciones de enfermedades físicas, por ejemplo, cardíacas, neurológicas, hepáticas, se suele atender al paciente mediante una anamnesis seguida de la solicitud de pruebas o exámenes de imagen, laboratorio, etc. Con la información contenida en las pruebas, el profesional sanitario suele realizar un diagnóstico y establecer el tratamiento a seguir.
Cuando se trata de trastornos mentales, como la depresión, aún no existe ninguna prueba o examen clínico que sea realmente indicativo de la enfermedad de forma segura y fiable. En consecuencia, el diagnóstico acaba construyéndose precariamente a partir de los intercambios e informes del paciente, en busca de una concordancia con los conocimientos y la experiencia del médico. Como ya se ha señalado, existe un innegable grado de subjetividad y estigmatización, incluso en lo que se refiere al momento en que se realiza.
La dificultad en el diagnóstico de la depresión, así como de otros trastornos psiquiátricos, se debe al hecho de que, en principio, sus causas no se detectan a través de exámenes físicos o pruebas de imagen, aunque estos son cada vez más avanzados en el mapeo cerebral, junto con nuevas posibilidades para medir el desequilibrio de neurotransmisores como la serotonina, la dopamina y la noradrenalina (Aronne y Monteiro, 2018, p. 24). Cabe reiterar que, cuando se trata de salud mental, los síntomas se entrelazan con las normas sociales que rigen el entorno en el que se encuentran los pacientes y los profesionales de la salud. La salud mental, no hay que olvidarlo, siempre ha derivado de una suma de vectores, especialmente de naturaleza biopolítica, expresando su extrema complejidad.
Carrasco Gómez (1998, p. 95) subraya que la dificultad de considerar criterios universalmente aceptados para el diagnóstico de los trastornos mentales se debe a las diferentes concepciones de la enfermedad, a las distintas escuelas y a la influencia de diversos factores sociales y culturales en su aparición y evolución.
De hecho, el diagnóstico del trastorno depresivo, al ser eminentemente clínico, aún no puede formularse ni confirmarse mediante pruebas de laboratorio, que sólo son útiles para descartar la posibilidad de una depresión secundaria (u orgánica) (Cheniaux, 2019, p. 43-44). Por lo tanto, debe basarse en una información clínica completa y detallada, que incluya datos cuantitativos y cualitativos e información sobre casos de trastornos mentales personales y familiares, a partir de los criterios diagnósticos del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5) y de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-11) (Secín Diep, 2022, p. 131).
Schaefer (2002, p. 66) subraya que el acto de diagnosticar es extremadamente serio e implica un trabajo eminentemente intelectual (razonamiento clínico), siendo el pronóstico una fase complementaria.
Al diagnosticar, por lo tanto, se debe buscar la mayor precisión posible para evitar crear ansiedades innecesarias al paciente y capas superpuestas de exclusión, permitiendo adoptar una terapia más precisa. Se trata de un proceso, contrario a la función oracular o a la noción de presentimiento, que implica una relación simétrica y una sinergia que dependerá de una constelación de factores como la relación transferencial, la acreditación y el nivel de confianza del paciente en la empatía y la pericia de los profesionales sanitarios que le atienden.
Ciertamente, el diagnóstico de la depresión debe perfeccionarse con la máxima atención al cumplimiento de las posibles obligaciones y deberes de empatía, sensibilidad, celo, diligencia, exactitud y cuidado, teniendo muy en cuenta los marcos normativos vigentes, el estado del paciente, sus convicciones y características personales, así como la inscripción de la subjetividad en la historia vital de la persona, el contexto familiar y terapéutico en el que se desenvuelve y sus planes de futuro.
Por muy seria, diligente y concienzuda que sea la evaluación del profesional sanitario, el diagnóstico de una enfermedad mental es susceptible de demora, inexactitud o error, lo que causa importantes perjuicios y puede provocar angustia, alienación, pérdida de oportunidades y posibilidades, e incluso un sufrimiento insoportable para el enfermo y su familia, por no mencionar el elevado riesgo de muerte por suicidio en algunos casos. El tratamiento a veces evoluciona con el uso de antidepresivos más sofisticados, como los inhibidores selectivos de los receptores de serotonina [ISRS] y los inhibidores selectivos de los receptores de serotonina y noradrenalina [IRSN], con tasas de respuesta en la mayoría de los ensayos clínicos controlados aleatorizados (Castelo et al., 2015, p. 19).
Los estudios sugieren que, en Brasil, entre el 10% y el 20% de los pacientes con depresión grave o crónica son resistentes al tratamiento con antidepresivos, cuyos factores contribuyentes incluyen: a) antecedentes familiares de trastornos del estado de ánimo; b) inicio de los síntomas a edad temprana; c) aspectos farmacogenéticos; d) presencia de estresores psicosociales; e) deterioro cognitivo primario o secundario; f) comorbilidades psiquiátricas o clínicas no tratadas; y g) existencia de sintomatología psicológica incongruente con el estado de ánimo (Castelo et al., 2015, p. 20).
Además de lo dicho hasta ahora, otra barrera para una atención eficaz es la evaluación inexacta. Las personas con depresión en países de distintos niveles de ingresos a menudo no son diagnosticadas correctamente, mientras que otras que no padecen el trastorno suelen ser diagnosticadas de forma inadecuada, con intervenciones innecesarias (OPS, 2025). En Brasil, por ejemplo, aunque el 10,8% de la población adulta sufría depresión en 2019, el 70% de los que padecían la enfermedad no recibía ningún tratamiento.
En estas circunstancias, se pretende conocer mejor si algunas aplicaciones de IA pueden ser utilizadas como herramientas auxiliares en el diagnóstico y cribado terapéutico de personas con trastornos depresivos, ayudando a que el diagnóstico sea más rápido, preciso y menos propenso a errores, imprecisiones y subjetividad extrema, permitiendo un tratamiento preventivo, personalizado, participativo, predictivo e inclusivo para hacer realidad el derecho humano y fundamental a la salud mental.
La IA, concepto ampliamente discutible y polifónico, consiste en principio en aplicaciones que se expresan a partir de la capacidad de las máquinas para emular las funciones de la mente humana, cuyo objetivo principal es dotar a los ordenadores de características como el conocimiento, la creatividad, el razonamiento, la capacidad para resolver problemas complejos, la percepción, el aprendizaje, la planificación, la comunicación en lenguaje natural, la capacidad para manipular y mover objetos, así como la autonomía para la toma de decisiones (Gabriel, 2022, p. 107). De hecho, no existe consenso al respecto y en ocasiones, debido a su ambigüedad, es un concepto poco utilizado en el núcleo duro de las ciencias de la información.
En cualquier caso, en general, las herramientas de IA se refieren a la capacidad computacional de replicar el pensamiento humano para tomar decisiones y, como resultado, empezar a resolver problemas complejos, que puede incluso programarse a sí misma y, mediante el autoaprendizaje, aumentar su rendimiento, independientemente de las órdenes humanas.
La IA es una creación algorítmica diseñada para alcanzar objetivos específicos, esbozada a la luz de una alta capacidad de computación y basada en grandes volúmenes de datos, y que opera mediante cálculos probabilísticos. Se trata de agentes epistémicos que, a través de cálculos estadísticos más o menos sofisticados, actúan como una tecnología de propósito general (Suleyman, 2023, p. 47), que produce soluciones y eventualmente inicia nuevas arquitecturas de información (Zhang et al., 2020, p. 1423-1433).
En la actualidad, la IA se divide en predictiva y generativa, debido a la superación del patrón clasificatorio y predictivo anterior, de modo que algunas aplicaciones de IA han empezado a generar un resultado “nuevo”, fruto de múltiples y, hasta cierto punto, opacas e inexplicables combinaciones probabilísticas. Por regla general, esto se caracteriza por un tipo de rendimiento con una importante opacidad algorítmica, cognitiva y técnica.
Por lo tanto, actúa en función de las demandas, orientándose de forma convergente a las bases de datos y a las indicaciones (Hoffmann-Riem, 2020, p. 451). En general, la IA parece tener el potencial de engendrar nuevos escenarios en el panorama que aqueja a la humanidad (Nida-Rümelin, 2018, p. 38; Ramge, 2019, p. 23), en relación con la resiliencia de las ciudades, la protección del medio ambiente, la mejora de las condiciones cognitivas, la esperanza y calidad de vida, la salud, los nuevos moldes de interacción (Todorov, 2012, p. 197; Ienca y Andorno, 2017) y los ecosistemas empresariales, etc. Desde esta perspectiva, tanto los beneficios como los múltiples riesgos deben ser analizados con rigor, sobre todo teniendo en cuenta los riesgos y externalidades que aún no son medibles dada la constante disrupción, sutileza y omnipresencia que caracterizan y tensan el escenario.
Desde el punto de vista jurídico, la IA ya ha demostrado ser hábil para forjar situaciones de empoderamiento y, por otro lado, de perjuicio para las personas, vulnerando derechos humanos y fundamentales al ser utilizada, por ejemplo, para crear vídeos deepfake e incluso para restringir algorítmicamente la autonomía individual.
También es una herramienta que puede afectar a los derechos colectivos, como los derechos de los consumidores, cuando hay pruebas de manipulación del comportamiento de las preferencias a través de algoritmos de recomendación, entre otras posibilidades perjudiciales y abusivas.
A pesar de los innumerables esfuerzos por desentrañar los riesgos y beneficios ante los continuos movimientos y propósitos reguladores, las reflexiones y, sobre todo, las conclusiones sobre los verdaderos impactos de la IA en el ámbito de la salud mental son aún tímidas, a pesar de los errores, imprecisiones y alucinaciones de las herramientas de IA generativa utilizadas en los diagnósticos que se han descrito recientemente.
La conceptualización, sin embargo, se convierte en el punto de partida para la construcción y correcta aplicación de sistemas de regulación. En este sentido, vale la pena señalar que el punto I del artículo 4 del proyecto de ley 2338[14], de 2023, actualmente en trámite en el parlamento brasileño, define la IA como
“sistema computacional, con diversos grados de autonomía, diseñado para inferir cómo alcanzar un determinado conjunto de objetivos, utilizando enfoques basados en el aprendizaje automático y/o la lógica y la representación del conocimiento, a través de datos de entrada de máquinas o humanos, con el objetivo de producir predicciones, recomendaciones o decisiones que puedan influir en el entorno virtual o real”.
La Ley sobre Inteligencia Artificial (IA act), aprobada por el Parlamento Europeo en marzo de 2024, define la IA de forma amplia y basada en el riesgo en su artículo 3 como
“un sistema basado en máquinas que está diseñado para funcionar con diversos niveles de autonomía y que puede mostrar capacidades adaptativas tras su despliegue y que, con fines explícitos o implícitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, cómo generar salidas, como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales”.
El planteamiento de la Ley de IA es amplio, incluye el aprendizaje automático, los sistemas autónomos, con niveles de clasificación por riesgo (prohibido, alto, limitado, mínimo), de uso obligatorio en toda la UE a partir de 2026, con supervisión de la Agencia Europea de IA[15].
La perspectiva española es la misma que la de la Ley de IA, aún en proceso de adaptación, con aplicación sectorial (Startups, protección de datos) y supervisión de la AEPD (datos), de cara a la actuación de la futura autoridad nacional.
En cuanto a la sanidad, la relación con la inteligencia artificial está prevista en la Carta de Derechos Digitales de España 2021 (artículo XXIII), debiendo ser los sistemas de IA en sanidad transparentes, auditables y no discriminatorios (artículo XXIII.1), permitiendo a los pacientes el derecho a impugnar las decisiones automatizadas (artículo XXIII.2), como en el caso de algoritmos que afectan a los tratamientos[16].
Además, es importante recordar que la IA consiste en sistemas algorítmicos que requieren una fuente de entrada, los datos, un sistema para procesar estos datos, y una salida cuyo resultado/producto es la información. Los datos pueden ser textos, sonidos, imágenes u otra información que pueda traducirse en bytes (Chouela, 2021, p. 28).
Hoy en día, las aplicaciones de la IA forman parte de la vida cotidiana de las personas y tienen un amplio campo de aplicación, como en internet, en la comunicación y el marketing, en los vehículos autónomos, en la robótica, en la educación y áreas relacionadas con el aprendizaje, en las empresas e industrias, en los algoritmos de las redes sociales, en la práctica jurisdiccional y, especialmente, en la sanidad, que se ha vuelto cada vez más digital.
De forma general, en el ámbito sanitario, la IA puede utilizarse para introducir mejoras en la prestación de servicios, en el área de gestión y calidad, en la cualificación de los sistemas públicos de salud, en la formación y capacitación de los profesionales sanitarios, en la realización de auditorías inteligentes, en la optimización de los recursos sanitarios, en el cribado de pacientes, así como en el área preventiva y epidemiológica, en el diagnóstico, en el tratamiento de enfermedades, en la monitorización de pacientes, en las cirugías robotizadas y en el área de investigación y desarrollo de nuevos medicamentos y protocolos, entre otros.
En medicina, concretamente, las herramientas de IA pueden utilizarse para mejorar la fiabilidad clínica, aumentar y mejorar la simetría en la relación entre médico y paciente, ampliar el acceso a la asistencia sanitaria, crear imágenes más precisas para el campo de la patología, servir para realizar teleconsultas y, mediante el uso de aplicaciones de apoyo al diagnóstico, mejorar la toma de decisiones clínicas (Freire, 2021a, p. 91-96).
El uso de dispositivos wearables, e.g., ha generado nuevas expectativas y algunos resultados positivos en términos de precisión diagnóstica, actuando como dispositivo de apoyo en el propio proceso de curación, atención preventiva, tratamiento personalizado y seguimiento eficaz.
El uso de la IA en la atención sanitaria también contribuye, a través del análisis predictiva, a la prevención y evaluación oportuna de enfermedades, impulsando en consecuencia un tratamiento más exitoso, incluyendo el alivio de complicaciones a través de una alta capacidad de monitorización de los signos vitales del paciente (Bohr y Memarzadeh, 2020, p. 52).
El análisis de datos brutos relacionados con imágenes, como ecografías, resonancias magnéticas (RM), tomografías por emisión de positrones (PET), ecocardiogramas, electroencefalogramas, electrocardiogramas, entre otros ejemplos (Lobo, 2017, p. 187) que tocan aplicaciones de IA generativa (Freire, 2021a, p. 89), es especialmente destacable cuando se trata del uso de la IA en la sanidad.
En el ámbito de la salud mental, donde, como ya se ha demostrado, el creciente número de pacientes contrasta con el insuficiente número de profesionales sanitarios, la IA podría servir como herramienta de apoyo mediante el uso de diversas herramientas que están en fase de desarrollo, entre ellas la detección digital de la depresión y los cambios de humor mediante la interacción con el teclado, la voz, el reconocimiento facial, los sensores y el uso de chatbots interactivos (Topol, 2019, p. 47).
El uso de la IA podría ser prometedor en el diagnóstico de los trastornos mentales, de forma que permita un tratamiento más temprano y adecuado, contribuyendo a la recuperación del paciente y a un mejor control de la enfermedad, proporcionando una mejor calidad de vida en la medida en que permite al paciente recibir más atención a distancia, incluso de forma más adaptada a su estilo, condiciones de vida, planes de futuro y estado de salud.
Sin embargo, además de los beneficios, también existen los riesgos de un mayor elitismo en la atención sanitaria, un diagnóstico precipitado al reforzarse el tecnoentusiasmo y la hipertecnologización, y un debilitamiento de la relación de confianza entre pacientes y profesionales sanitarios, el coste excesivo de la prestación de servicios sanitarios, la falta de cualificación y formación ética, técnica y jurídica de los profesionales implicados, la erosión de la privacidad de pacientes y profesionales, la creciente dependencia tecnológica de los países consumidores de tecnología digital, como es el caso de Brasil y otros países en vías de desarrollo. También debemos estar atentos a la posibilidad de violaciones en el tratamiento e intercambio de datos personales, a la pérdida de sentido y debilitamiento de las conquistas civilizatorias, incluso en el campo de la bioética, y a la desestabilización/erosión de los sistemas públicos de salud.
En términos de riesgos y repercusiones, la tendencia a la dependencia tecnológica por parte de pacientes y profesionales, la antropoformización y el desarrollo de una especie de intimidad digital con las herramientas, pueden remontarse a casos agudos de adicción. No menos graves son los riesgos de control excesivo, subjetividad intrusiva y vigilancia extrema.
Además, es importante advertir que, debido a la vulnerabilidad de algunos pacientes, las herramientas de IA pueden convertirse en el único o principal medio de interacción social, generando riesgos de manipulación del comportamiento por parte de los chatbots, ensimismamiento extremo y aumento de las tendencias al aislacionismo. Por último, es importante señalar la imposibilidad de matematizar la vida, especialmente en lo que respecta a los sentimientos y las emociones.
En cualquier caso, es inolvidable en este caso distinguir el hecho de que, aunque la salud es un área extremadamente regulada en Brasil, es importante reconocer que existe un vacío en lo que respecta a los instrumentos normativos aplicables específicamente al desarrollo, los límites de uso y las formas de interrupción de las herramientas de IA en salud mental, que sigue siendo una especialidad envuelta en brumas y tabúes.
En general, sigue existiendo un panorama de experimentalismo en esta área, a pesar de lo que ya se ha construido en términos éticos, técnicos y jurídicos, y de los esfuerzos legislativos en curso, ya que no hay ninguna designación específica en ningún Proyecto de Ley actualmente en el parlamento brasileño, a pesar de la relevancia del tema. Por el momento, sólo existe la Resolución RDC 657/2022 de la Agencia Nacional de Vigilancia Sanitaria (ANVISA), que trata de la regularización de los dispositivos médicos, incluyendo la clasificación de riesgos, los regímenes de notificación y registro y los requisitos de etiquetado, tratando específicamente del uso de software.
España está desarrollando un marco normativo pionero para el uso de la IA en la sanidad, incluidas las aplicaciones en salud mental, que combina la innovación tecnológica con las garantías éticas y los derechos fundamentales. Aunque todavía no existe una ley específica sobre IA en el sector sanitario, el país ya cuenta con normas y estrategias que abordan su uso, siempre en línea con las directrices de la Unión Europea, como la Ley de Inteligencia Artificial (AI Act). Las principales normas son: 1) Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA, 2020), que establece directrices para el uso ético de la IA en salud, incluida la salud mental, además de promover la transparencia y la no discriminación algorítmica; 2) Carta Digital de Derechos[17] (2021), que aborda el uso de la IA en salud, garantizando la protección de datos.
La IA está transformando el sector sanitario, pero su uso eficaz y seguro depende de un marco normativo sólido que garantice el estricto respeto de los derechos de los pacientes. En la Unión Europea, algunas normativas principales regulan la aplicación de estas tecnologias, e.g., la AI Act, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), el Reglamento de Productos Sanitarios (MDR) y el Reglamento Europeo sobre el Espacio de Datos Sanitarios (EEDS). Estos reglamentos interconectados establecen un entorno normativo completo para la IA en la asistencia sanitaria[18].
En marzo de 2025, el Gobierno español aprobó un proyecto de ley para regular el uso de la IA, en línea con el actual Reglamento europeo sobre IA. La propuesta busca garantizar un uso ético, inclusivo y beneficioso de la tecnología digital, equilibrando regulación e innovación. Entre los principales objetivos se encuentran: 1) adaptar la legislación española al marco europeo; 2) prohibir usos maliciosos de la IA (como la manipulación subliminal o la discriminación); 3) establecer sanciones por infracciones; 4) prever, invertir y crear “sandboxes” (entornos de pruebas controlados) para fomentar la innovación segura.
A partir de 2025, el anteproyecto ya establecía la prohibición de las siguientes prácticas: 1) manipulación subliminal; 2) explotación de vulnerabilidades mediante el uso de IA para perjudicar a niños, ancianos o personas en situación socioeconómica frágil; 3) clasificación biométrica discriminatoria basada en raza, orientación política, religiosa o sexual; 4) detección de emociones en el trabajo/escuela, salvo con fines médicos o de seguridad. Los sistemas de IA de alto riesgo, según la perspectiva española, son: 1) áreas críticas como salud (diagnósticos), justicia, infraestructuras, migración y procesos democráticos; 2) requisitos como supervisión humana, transparencia, gestión de riesgos y documentación técnica. En caso de incumplimiento de las normas, existen sanciones por incumplimiento que varían en función de la gravedad de la infracción[19].
No hay duda de que, para comprender mejor, es urgente examinar las posibilidades de desarrollo, uso, interrupción y eliminación de las herramientas de IA aplicadas a la salud ante el actual marco normativo brasileño, a pesar de la vacuidad existente sobre el tema.
A pesar de la inestabilidad parlamentaria en relación con el PL2338, actualmente en trámite parlamentario, y el vacío de legislación específica sobre el uso de la IA en salud, dada su importancia esencial, cabe señalar que la protección de los datos personales de salud en Brasil, en convergencia con el artículo 5º, LXXIX, de la Constitución vigente, está regulada por la Ley General de Protección de Datos Personales (LGPD), Ley Núm.13.709/2018, que establece los marcos para el tratamiento de datos personales, tanto físicos como digitales, constituyendo el hito esencial en la regulación de la IA en salud, ya que instituyó en el ordenamiento jurídico nacional, como expresión normativa del principio de transparencia de los algoritmos, el derecho a la explicación, revisión y oposición de las decisiones automatizadas (Dourado y Aith, 2022, p. 2), a fin de permitir que las personas tomen decisiones informadas y segundo, para que las personas conozcan cómo se toman las decisiones mediante IA que les afectan, así como para que tengan derecho a obtener información clara y adecuada sobre los criterios y procedimientos utilizados en el proceso de toma de decisiones (Dourado y Aith, 2022, p. 4). No hay que olvidar que los datos sanitarios son datos personales sensibles (Martins y Königsberger, 2024, p. 22), que requieren, por regla general, el consentimiento libre, informado, inequívoco, destacado, específico y por escrito del interesado.
En vista de lo anterior, cabe señalar que la Ley de Telesalud de Brasil, Ley no. 14510, de 27 de diciembre de 2022, señala algunos principios que deben ser seguidos en la prestación de servicios a distancia: autonomía del profesional de salud; consentimiento libre e informado del paciente; derecho a rechazar la atención en la modalidad de telesalud; dignidad y valoración del profesional de salud; atención segura y de calidad para el paciente; confidencialidad de los datos; promoción del acceso universal de los brasileños a las acciones y servicios de salud; estricta observancia de las atribuciones legales de cada profesión y responsabilidad digital.
Además de las obligaciones constitucionales y legales impuestas, el sector de la salud también debe cumplir con las obligaciones establecidas por los órganos reguladores centrales, como la ANVISA, la ANS, la ANPD, el CFM y la Cámara de Tecnología Aplicada para la Salud, que tienen por objeto, entre otras cosas, garantizar la seguridad, la privacidad y el tratamiento ético de los datos de salud.
La Agencia Nacional de Vigilancia Sanitaria (ANVISA), órgano responsable de regular y supervisar los productos y servicios relacionados con la salud, es responsable, en el contexto de la protección de datos sanitarios, de establecer normas relativas a la privacidad, la transparencia, el acceso a la información pública y la protección de las libertades y los derechos fundamentales de las personas (Ordenanza núm. 1184, de 2023).
La Agencia Nacional de Salud Suplementaria (ANS), órgano responsable de la regulación de los planes de salud, se centra en el establecimiento de normas para la protección de los datos de los beneficiarios, así como en la utilización de la información y los datos sanitarios para formular políticas públicas destinadas a mejorar la atención (Martins y Königsberger, 2024, p. 124).
El Consejo Federal de Medicina (CFM), órgano responsable de regular la práctica médica en Brasil, establece directrices éticas para el tratamiento de datos de salud a través de la Resolución CFM núm. 2217/2018 (Código de Ética Médica), que establece el deber de los médicos de mantener la confidencialidad de los datos de los pacientes; la Resolución CFM núm. 1821/2007, que regula el uso de registros médicos electrónicos, exigiendo a los médicos que garanticen la seguridad y privacidad de los datos de los pacientes; la Resolución CFM núm. 2314/2022, que establece normas sobre telemedicina, incluida la protección de los datos de los pacientes, núm. 1821/2007, que regula el uso de historias clínicas electrónicas, exigiendo a los médicos que garanticen la seguridad y privacidad de los datos de los pacientes; Resolución CFM 2314/2022, que establece normas sobre telemedicina, incluida la protección de datos durante consultas y procedimientos a distancia.
También hay que mencionar a la Cámara de Tecnología Aplicada a la Salud, un foro que debate políticas e innovaciones tecnológicas en el sector sanitario, en el contexto de la protección de datos, desarrolla estándares para el intercambio seguro de datos entre sistemas sanitarios que incluye requisitos de seguridad, como el TISS (Supplementary Health Information Exchange); fomenta la adopción de tecnologías para garantizar la protección de los datos sanitarios, como criptografía, blockchain, etc.
Se puede concluir que la protección de los datos de salud en Brasil, a pesar de carecer de una política nacional de protección de datos, se rige actualmente por las disposiciones de la Constitución Federal y la LGPD (norma general), así como por las acciones de la Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) y las normas específicas de las organizaciones del sector de la salud (ANVISA, ANS, CFM y la Cámara de Tecnología Aplicada a la Salud), que tienen por objeto garantizar la seguridad, la privacidad y el tratamiento ético de los datos de salud. Estos son los pilares centrales para establecer la gobernanza de datos en Brasil, un elemento clave para la gobernanza algorítmica.
El RGPD (Reglamento General de Protección de Datos - UE 2016/679) es la principal legislación de la Unión Europea (UE) sobre privacidad y protección de datos personales, en vigor desde el 25 de mayo de 2018, y se aplica a todas las organizaciones (dentro o fuera de la UE) que tratan datos de ciudadanos europeos (artículo 3). Contiene normas sobre los derechos individuales relativos al ciclo de vida de los datos personales (artículos 5 y 6), así como sobre el consentimiento explícito para la recogida de datos sensibles (artículo 7), como los datos sanitarios[20].
Ley Orgánica 3/2018[21] es la adaptación española del RGPD, con normas más estrictas para los datos sanitarios. Juntas, las normativas garantizan que hospitales, clínicas y empresas tecnológicas manejen la información médica de forma ética y segura, a riesgo de multas millonarias. España ha adaptado el GDPR a su legislación nacional a través de la Ley Orgánica 3/2018, que complementa y especifica las normas para el tratamiento de datos personales, incluidos los datos sanitarios.
Tanto el GDPR como la Ley Orgánica 3/2018 establecen normas específicas para el tratamiento de datos de salud, incluida la salud mental. Entre las normas del GDPR destacan: la definición de datos de salud como información relativa a la salud física o mental de una persona, incluidos los servicios sanitarios que revelan su estado de salud (art. 4.15); la prohibición de tratar datos de salud sensibles, salvo en condiciones específicas (art. 9.1); permitir el tratamiento cuando sea necesario para fines de diagnóstico, atención médica, tratamiento o gestión de servicios sanitarios (art. 9.2.h); la prohibición de decisiones automatizadas con un impacto significativo (art. 22), como los diagnósticos de IA sin intervención humana. Entre las normas de la Ley Orgánica 3/2018 dirigidas a la salud, destacan: permitir el tratamiento de datos de salud sin consentimiento cuando sea necesario para la prevención, el diagnóstico y el tratamiento médico (art. 17.1); el derecho a la portabilidad de datos entre sistemas sanitarios (art. 16).
El Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EEDS) es un reglamento cuyo objetivo es crear un entorno común para el uso y el intercambio de datos sanitarios electrónicos en la Unión Europea. Este reglamento promueve la interoperabilidad, la seguridad y la privacidad de los datos sanitarios, facilitando el acceso a los historiales médicos en toda la UE y permitiendo su uso con fines de interés público, investigación y desarrollo de políticas públicas. En definitiva, pretende mejorar el acceso y el control de los ciudadanos sobre sus datos sanitarios, promover la interoperabilidad y la seguridad de los sistemas de historiales médicos electrónicos, facilitar el uso de los datos sanitarios con fines de investigación y desarrollo de políticas e impulsar la transformación digital del sector sanitario[22].
El diagnóstico de los trastornos mentales, como hemos visto, se basa generalmente en las directrices del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5) y de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-11), y suele basarse en la información proporcionada por el paciente en el momento de la consulta y en la interpretación realizada por el psiquiatra.
Conviene recordar que el diagnóstico erróneo o tardío, además de prolongar el sufrimiento del enfermo, dificulta la adherencia al tratamiento, ya que la prescripción del uso de medicamentos se produce por el método de ensayo y respuesta, lo que incrementa el coste de la medicación y, a su vez, aumenta el riesgo de suicidio. No debe pasarse por alto en estos casos que, además de los costes materiales, existen costes intangibles incalculables para el paciente y su familia.
En psiquiatría, como en otras ramas de la medicina, se exige una relación simétrica y un diagnóstico serio, integrador, participativo y fiable, que debe tener en cuenta las circunstancias del caso concreto, el estado del paciente, las convicciones y el arco narrativo que presenta, el proyecto vital y el contexto terapéutico implicado.
Es más, cuando se trata de depresión, el tratamiento debe buscar necesariamente la mejor terapia para el paciente, la más adecuada a su caso, y una escucha empática, atenta, inclusiva, justa, democrática y técnicamente eficaz. El diagnóstico adecuado, puesto que la lógica binaria no se aplica en este ámbito, es de hecho el mejor diagnóstico posible basado en la escucha atenta de lo que es, en principio, indecible para y por el paciente. En otras palabras, el diagnóstico es de naturaleza procedimental e indispensable para la indicación del tratamiento y, en su caso, para la elección de la medicación más acorde con la afección presentada y con el libre desarrollo de la personalidad y el proyecto de futuro del paciente. Desde esta perspectiva, las herramientas de IA tienen un gran potencial para remodelar la comprensión de los trastornos mentales y la forma en que se diagnostican, y pueden desempeñar un papel importante a la hora de ayudar a las personas a mantenerse sanas, garantizándoles un lugar donde hablar mediante una atención cualificada y un seguimiento adecuado.
El uso de herramientas de IA, dado que pueden ampliar la asistencia, expandiéndose y, en consecuencia, llegando a pacientes que se encuentran lejos de los centros urbanos, debe estar en sinergia con los instrumentos reguladores en vigor para permitir un apoyo terapéutico continuo y garantizar la oportunidad para un diagnóstico precoz, un tratamiento personalizado y un seguimiento más eficiente (Bohr y Memarzadeh, 2020, p. 26). Otro aspecto esencial es salvaguardar la responsabilidad durante todo el proceso, centrándose también en la privacidad, la confidencialidad y la protección de los datos personales.
La IA, de hecho, puede considerarse en principio una herramienta nueva y precisa en el diagnóstico y la planificación de servicios o tratamientos de salud mental, así como en la identificación y seguimiento de problemas de salud mental en individuos y poblaciones.
Las tecnologías de IA incorporada, especialmente las multimodales, pueden utilizar datos sanitarios digitalizados (disponibles en diversos formatos, como historias clínicas electrónicas, imágenes médicas y notas clínicas manuscritas, audios, vídeos, etc.) para automatizar tareas, apoyar a los médicos y profundizar en la comprensión de las causas de trastornos complejos (OMS, 2023b). Otra alternativa que se ha proyectado como tendencia en se refiere al uso de interfaces cerebro-máquina como medio de intervención más incisiva en casos de enfermedad grave.
Dado que la cantidad de datos complejos y multimodales es mayor que la capacidad humana para procesarlos de forma significativa, las herramientas de IA incorporadas podrían a veces, dependiendo de cómo se desarrollen, utilicen, regulen, suspendan y descarten, ser adecuadas para las tareas más delicadas y complejas, convirtiéndose en un apoyo relevante para el trabajo de los profesionales de la salud mental a medida que los módulos de IA sigan perfeccionándose y mejorando, ajustándose a las necesidades y al uso.
De hecho, a veces el diseño tecnológico puede proporcionar nuevas formas de entender o percibir patrones de comportamiento que estaban ocultos para los pacientes y eran incomprensibles para los profesionales sanitarios, lo que lo convierte en un elemento prometedor en el complejo mosaico que es el plan de atención a la salud mental.
La IA, puede permitir analizar grandes cantidades de datos de pacientes (datos clínicos, demográficos, de imagen, de laboratorio, medioambientales y genéticos), solos o combinados, y asociarlos y/o analizarlos junto con información demográfica, geográfica, de historial médico y de entorno laboral. Ya sea gracias a una mayor precisión, exactitud y/o rapidez en el análisis de un conjunto de datos, o debido a la posibilidad de analizar todos los datos a la vez, la IA puede proporcionar predicciones más precisas de diagnóstico, pronóstico y tratamiento, ayudando a los profesionales sanitarios y a los pacientes a tomar decisiones mejor informadas (Amaro Jr. et al., 2024, p. 45-46).
Se han llevado a cabo diversos estudios en el campo de la IA con el objetivo de ayudar a diagnosticar y elegir el tratamiento para la depresión[23], ya que el uso de algoritmos de IA puede, en teoría y dependiendo de la afección, permitir un análisis más amplio de la información sobre la enfermedad con un diagnóstico precoz y preciso. Todo ello sin olvidar que la mejora constante de la capacidad de las herramientas de IA promueve una sinergia entre el afán por encontrar patrones cada vez más reconocibles en las afecciones mentales y la capacidad de la IA para identificarlos precozmente, en tiempo real (Zimerman et al., 2024, p. 3).
La salud mental de una persona depende de su perfil biopsicosocial único, pero la comprensión de las interacciones entre estos sistemas biológicos, psicológicos y sociales es comparativamente limitada. Todavía hay una falta sustancial de uniformidad en la fisiopatología de las enfermedades mentales y es posible afirmar que la identificación de biomarcadores podría ayudar a obtener definiciones más objetivas y refinadas de este tipo de enfermedades (Ray et al., 2022, p. 2), ayudando a construir un diagnóstico y un tratamiento personalizado que sea compatible con el proyecto de vida del paciente.
Mediante el uso de algunas aplicaciones de IA, es posible identificar las afecciones mentales de forma preventiva, cuando las intervenciones pueden ser más eficaces adaptando los tratamientos prescritos en función de las características únicas de cada individuo (Graham et al., 2019, p. 13). Además, los diagnósticos personalizados también añadirán valor a través de soluciones para la interpretación de datos, la toma de decisiones y el análisis (Bohr y Memarzadeh, 2020, p. 9).
Un diagnóstico preciso, forjado a partir de la confluencia de la experiencia de los profesionales sanitarios y los módulos de IA, así como un tratamiento eficaz, son cruciales para gestionar los trastornos mentales y mejorar la calidad de vida de las personas afectadas (Khird, p. 17), teniendo en cuenta la compleja sintomatología que los rodea, la existencia de comorbilidad, la falta de acceso universal y adecuado a los servicios de salud mental, la naturaleza subjetiva del diagnóstico, las consideraciones culturales y de diversidad, la variabilidad de la respuesta al tratamiento y la adherencia al mismo (Khird, p. 17-18).
En general, ante la necesidad de crear marcos regulatorios rigurosos y aplicables, puede decirse que existe un potencial positivo en el uso de herramientas de IA en este ámbito, sobre todo al hacer menos subjetivo el diagnóstico, sin descuidar, por supuesto, la necesidad de garantizar el seguimiento, la explicabilidad, la oponibilidad, la transparencia, la rendición de cuentas y la primacía de la supervisión humana durante todo el ciclo de vida de los módulos y, por supuesto, durante todo el tratamiento. Conviene subrayar que no se trata de una apología de la sustitución del ser humano por la artificialidad de la máquina.
Aprovechando adecuadamente las capacidades de las herramientas de IA, los profesionales de la salud mental y los investigadores pueden revolucionar el diagnóstico y el tratamiento de diversos trastornos mentales (Khird, p. 8), sobre todo en lo que respecta al tratamiento precoz de la depresión y, en particular, a la prevención del suicidio (Khird, p. 8).
Además, es importante señalar que, al permitir una mayor personalización en la asistencia terapéutica, el uso adecuado de las herramientas de IA puede contribuir no sólo a una respuesta más adecuada y personalizada al caso presentado, sino también a una reducción de los efectos secundarios, incluidos los efectos cruzados, causados por el uso de medicamentos debido a reacciones adversas al plan de tratamiento (Oliveira y Fernandes Junior, 2020, p. 16).
Por lo tanto, es imperativo establecer directrices claras y sólidas que garanticen la transparencia, la oponibilidad, la interpretabilidad, la auditabilidad, la seguridad, la solidez y la fiabilidad en las decisiones con ayuda de herramientas de IA a través de herramientas accesibles de gestión de datos sanitarios y gobernanza algorítmica. Para ello, es esencial el uso de evaluaciones de impacto de riesgo.
Además, la comunicación franca, directa y adecuada sobre el uso de herramientas de IA en la toma de decisiones es esencial como punto de partida para mantener la confianza, la simetría y la transparencia en la relación médico-paciente. No debe pasarse por alto que, una vez que la IA es utilizada por los profesionales sanitarios, la tendencia es que la responsabilidad recaiga sobre ellos, tanto por la seguridad de los datos como por posibles errores de diagnóstico o tratamiento (Amaro Jr. et al., 2024, p. 49). Por cierto, en el caso brasileño, la responsabilidad de los profesionales de la salud por errores derivados del uso de la IA está expresamente prevista en el Proyecto de Ley 2338/2023, aunque debe prestarse atención al nivel de autonomía del sistema de IA y a su grado de riesgo, así como a la naturaleza de los agentes implicados y a la existencia de un régimen de responsabilidad civil propio (art. 36, párrafo único, I y II).
Debido al panorama de insuficiencia y desigualdad en la prestación de servicios de salud mental, la alta incidencia de trastornos mentales en Brasil y especialmente la depresión, debido al potencial que ofrecen algunas herramientas de IA, los responsables de las políticas públicas también pueden beneficiarse de la obtención de información sobre estrategias más eficientes para promover la salud y el estado actual de los ciudadanos, evitando el desperdicio de recursos.
Un ejemplo que cabe citar es la situación en la Unión Europea, donde se han utilizado herramientas de IA para ofrecer soluciones innovadoras de diagnóstico, seguimiento y tratamiento de la depresión. RADAR-CSN (Remote Assessment of Disease and Relapse - Central Nervous System), e.g., un proyecto financiado por la Unión Europea, utiliza wearables y smartphones para monitorizar a pacientes con depresión y otras afecciones mentales, lo que permite a los algoritmos de IA analizar datos (como patrones de sueño, actividad física e interacciones sociales) para predecir recaídas y personalizar los tratamientos.
En España, donde la depresión es la primera causa de discapacidad atribuida a una sola enfermedad, la IA se ha utilizado para ofrecer nuevos enfoques al diagnóstico precoz, el tratamiento y el seguimiento de los pacientes. Un equipo liderado por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), por ejemplo, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, ha conseguido identificar a pacientes con depresión basándose en su estado inflamatorio, cambios metabólicos y estilos de vida. Además de diagnosticar la depresión, esta tecnología digital se ha utilizado para identificar la depresión resistente al tratamiento y la depresión melancólica[24].
Otra iniciativa española son dos proyectos conjuntos llevados a cabo por la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) a través de LabLENI, REMDE y DEBIO. Los estudios pretenden desarrollar una aplicación de realidad virtual que permita la detección precoz de síntomas depresivos mediante biomarcadores de mirada y voz durante interacciones con humanos virtuales (DEBIO) y profundizar en biomarcadores neurofisiológicos (REMDE)[25].
A modo de ejemplo, Estados Unidos, el país con mayor número de casos de depresión de América[26] y el principal polo tecnológico de la IA, ha incorporado cada vez más el uso de esta herramienta digital en las políticas públicas de salud mental para atajar la depresión y prevenir el suicidio. El Departamento de Salud y Servicios Humanos del país ha fomentado el desarrollo de herramientas de IA en para vigilar los signos de depresión y el riesgo de suicidio a través de las redes sociales y las aplicaciones de salud.
Otro ejemplo a destacar es Crisis Text Line (CTL), un proveedor de servicios de intervención en crisis basados en texto que utiliza algoritmos de IA para analizar las conversaciones e identificar a los usuarios en situación de riesgo. La investigación realizada con CTL descubrió que, al final de la conversación (mensaje) basada en texto, alrededor del 90% de los usuarios con tendencias suicidas informaron de que la conversación había sido útil, y casi la mitad informaron de una menor ideación suicida (Gould, 2022, p. 583).
Al mismo tiempo, investigadores de la Universidad de São Paulo (USP) y de otras universidades brasileñas han intentado utilizar herramientas de IA para crear modelos de predicción/detección precoz de la depresión, es decir, antes del diagnóstico clínico.
En la USP, por ejemplo, a través de un estudio que comenzó con la construcción de una base de datos llamada SeptemberBR, se han obtenido algunos resultados preliminares, como la posibilidad de identificar si una persona tiene mayor riesgo de desarrollar depresión basándose únicamente en su red social de amigos y seguidores, sin tener en cuenta las publicaciones realizadas por el propio individuo (Jornal da USP, 2023)[27].
Sin embargo, además de los riesgos que ya se han enumerado, no se puede adoptar una postura radical, tecnoentusiasta o tecnofóbica, ya que el tema requiere cautela. Por ejemplo, se han encontrado algunos fallos importantes en las bases de datos y en la gestión de los datos sanitarios, en la forma en que las aplicaciones de IA procesan las estadísticas, que revelan episodios de alucinaciones, una validación poco frecuente de los datos y pocas evaluaciones eficaces de los riesgos de sesgo (OMS, 2023b).
Además, preocupan otros puntos de este tejido, como la falta de informes transparentes sobre modelos, sistemas y aplicaciones de IA, la imposición de secreto comercial e industrial por parte de los desarrolladores, lo que pone en peligro su replicabilidad y auditabilidad (OMS, 2023b). Otra dimensión fundamental es la falta de alfabetización digital de la población, los profesionales y los técnicos, que conlleva consecuencias a veces irreparables en términos de violación de derechos.
En vista del aumento de los trastornos mentales en todo el mundo, especialmente en Brasil y España, con énfasis en los problemas relacionados con la depresión, es necesario que el Estado cumpla eficazmente sus deberes constitucionales, que la sociedad sea más acogedora, inclusiva y empática, y que los profesionales de la salud, especialmente los del campo de la psiquiatría, asuman el deber de proporcionar un tratamiento más humano, preciso, justo, democrático, eficiente, solidario, eficaz y confortable a los pacientes.
Los trastornos mentales, a diferencia de las enfermedades físicas, no tienen una etiología específica, ya que en ellos influyen diversos factores, como los genéticos, epigenéticos, psicológicos, biológicos, sociales y ambientales, lo que dificulta establecer un diagnóstico e indicar el tratamiento adecuado. Se reconoce que el contexto influye significativamente en el diagnóstico y, sobre todo, en el tratamiento de los pacientes. Hay también contextos tóxicos que impiden radicalmente a las personas disfrutar de su derecho a la salud mental.
El diagnóstico incorrecto o tardío en psiquiatría no sólo puede conducir a un tratamiento inadecuado o ineficaz, no acorde con el estado real de salud de la persona, sino también a un empeoramiento del mismo, alterando radicalmente el curso de la vida de la persona y culminando, en ocasiones, con la muerte por suicidio. El diagnóstico en el ámbito de la salud mental implica, por tanto, una percepción integral de la persona humana, lo que exige un enfoque basado en el tratamiento de innumerables datos e informaciones personales y, en general, en aspectos familiares.
El riesgo de error o retraso es mayor si se tiene en cuenta que el diagnóstico de un trastorno mental se basa en los sistemas de clasificación DSM-5 y CIE-11, en el informe del paciente y en la experiencia del médico, por lo que está cargado de una considerable subjetividad.
En este contexto, se ha visto que el uso de módulos de IA, en las condiciones adecuadas, es una herramienta prometedora para ayudar a diagnosticar y tratar la depresión, permitiendo a los médicos detectar antes la enfermedad e indicar el tratamiento adecuado para cada paciente.
La investigación ha evolucionado de forma constante en varias partes del mundo, incluida España, aunque todavía necesita más profundidad y amplitud, y debe prestarse atención a las distorsiones o siesgos, especialmente porque los datos y/o las muestras a menudo no tienen en cuenta las disparidades sociales, económicas y culturales. Al mismo tiempo, es importante ser consciente del vacío normativo, especialmente en el escenario brasileño, que hace que el uso de herramientas de IA en este ámbito sea a veces inadmisible, ya que carece de marcos normativos firmes y constitucionalmente adecuados para utilizar plenamente la innovación.
A la vista de los resultados de la investigación actual, se reconoce, dado el escenario complejo, precario y desafiante, que algunas aplicaciones de las herramientas de IA ya se están presentando como un nuevo e importante soplo de aire fresco en lo que respecta a la atención de la salud mental, especialmente en lo que se refiere a la depresión.
En este sentido, teniendo en cuenta la urgente necesidad de una especie de calibración en los esfuerzos por establecer/construir instrumentos normativos compatibles, no cabe duda de que el uso de la IA en este ámbito podría ser un nuevo y prometedor futuro para la que se considera la enfermedad del siglo XXI, el trastorno mental más frecuente y la cuarta causa de enfermedad según la OMS.
Por otro lado, no debemos olvidar la composición de un panorama global marcado por la falta de alfabetización digital de la población y la inadecuada formación de los profesionales de la salud mental, sus discrepancias y profunda desigualdad social, la asimetría y disparidad en cuanto a la prestación de servicios sanitarios en las regiones más remotas, la falta de madurez en la gestión y gobernanza de los datos y la ausencia, en ocasiones, de legislación específica aplicable a todo el ciclo de vida de las herramientas de IA, especialmente las aplicadas en el ámbito de la salud.
En cualquier caso, por muy alentadora que sea esta dimensión innovadora, se entiende que, tanto en el caso brasileño como en el español, la cuestión requiere una cautela adicional, sobre todo por la necesidad urgente e innegociable de buscar siempre la efectividad de los derechos humanos y fundamentales. En otras palabras, como diría Leminski, “all clear, it wasn't day yet, it was just lightning”.
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Resumen: Los trastornos mentales, que incluyen un amplio espectro de condiciones que van desde los problemas emocionales hasta los problemas cognitivos y de comportamiento, están afectando a una proporción cada vez mayor de la población mundial. De hecho, se estima que en el año 2019, alrededor de mil millones de personas en todo el mundo se vieron afectadas por estos problemas de salud mental. La depresión, reconocida como uno de los trastornos mentales más prevalentes, se identifica como la causa principal de la enfermedad en más de 300 millones de individuos a nivel global, con Brasil ocupando el primer lugar en América Latina y el segundo a nivel continental. La depresión se erige como una de las principales causas de incapacidad, distanciamiento del ámbito laboral y de la vida familiar y social. En contraste con las patologías físicas, que disponen de exámenes, pruebas y otros medios objetivos para su diagnóstico, los trastornos mentales carecen de una etiología conocida, ya que su origen se atribuye a la interacción de factores genéticos, psicológicos, biológicos, ambientales y sociales. El diagnóstico de estos trastornos se realiza a partir de la información proporcionada por el paciente y la experiencia del profesional de la salud. Para ello, se ha empleado el método hipotético-deductivo y la metodología bibliográfica, exploratoria y documental. El objetivo de este análisis es explorar el uso de la inteligencia artificial como herramienta auxiliar en el diagnóstico y el tratamiento de la depresión. Esta investigación se centra en la capacidad de la inteligencia artificial para mejorar la efectividad del derecho humano y fundamental a la salud mental. En conclusión, el empleo de herramientas de inteligencia artificial, en condiciones definidas, exactas y seguras, se manifiesta como una realidad prometedora para el diagnóstico, con la capacidad de proporcionar intervenciones tempranas, precisas, adecuadas y más equitativas.
Palabras claves: Depresión; Derechos humanos y fundamentales; Diagnóstico y tratamiento; Inteligencia artificial; Salud mental.
Abstract: Mental disorders have been affecting more and more people around the world, affecting around 1 billion individuals in 2019. Depression alone, one of the most common mental disorders, is responsible for the illness of more than 300 million people worldwide, with Brazil having the highest prevalence in Latin America and the second highest in the Americas. Depression is one of the leading causes of disability, absence from work, and withdrawal from family and social life. Unlike physical illnesses, which have exams, tests, and other objective means of diagnosis, mental disorders do not have a known a etiology, their cause being the interaction of genetic, psychological, biological, environmental, and social factors, and are diagnosed based on information provided by the patient and the experience of the healthcare professional. Using the hypothetical-deductive method and bibliographic, exploratory and documentary methodology, we analyze the use of artificial intelligence as an auxiliary tool in the diagnosis and treatment of depression as an instrument for the realization of the human and fundamental right to mental health. In conclusion, the use of artificial intelligence tools, under specific, precise and safe conditions, has proven to be a promising reality for diagnosis, with the potential to provide early, accurate, more appropriate and fairer interventions.
Key words: Artificial Intelligence; Depression; Diagnosis and Treatment; Human and Fundamental Rights; Mental Health.
Recibido: 17 de mayo de 2025.
Aceptado: 4 de junio de 2025.
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[01] Este es uno de los resultados del Proyecto Los retos de la inteligencia artificial para el Estado social y democrático de Derecho PID2022-136548NB-I00.
[02] Aunque no todos los suicidios se atribuyen a trastornos mentales, los estudios muestran que el 95% están relacionados con uno o más trastornos psiquiátricos.
[03] CONFEDERACIÓN DE SALUD MENTAL ESPAÑA. FUNDACIÓN MUTUA MADRILEÑA. La situación de la salud mental en España 2023, 2023. Disponible en: https://www.fundacionmutua.es/documents/informe-salud-mental-espana-2023-bajo.pdf. Consultado el: 13 abr. 2025. p. 138-140.
[04] GIL-BERMEJO LAZO, C.; SÁNCHEZ-FUENTES, A. J. Los suicidios, una manifestación extrema de los crecientes problemas de salud mental en las familias. Acción familiar, 11 de octubre de 2023. Disponible en: https://accionfamiliar.org/suicidios/#. Consultado el: 13.04.2025.
[05] CONSEJO ECONÓMICO Y SOCIAL DE ESPAÑA. INFORME 01|2024 EL SISTEMA SANITARIO: SITUACIÓN ACTUAL Y PERSPECTIVAS DE FUTURO. Editado y distribuido por el Consejo Económico y Social: Madrid, 2024. p. 133-138. Disponible en: https://www.ces.es/documents/10180/5299170/INF_012024.pdf. Consultado el: 12.04.2025.
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[07] Se trata de un plan integral elaborado por el Sistema Nacional de Salud (SNS) español para mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de los trastornos mentales en el país. El documento se basa en datos recogidos por encuestas nacionales y europeas, como la Encuesta Nacional de Salud (ENSE) y laEncuesta Europea de Salud en España (EESE), que hacen un seguimiento de la salud mental de la población cada 5 años.
[08] Ministerio de Sanidad. Estrategia en Salud Mental para el Sistema Nacional de Salud: 2022-2026.Disponible en: https://www.sanidad.gob.es/areas/calidadAsistencial/estrategias/saludMental/home.htm. Consultado el: 05.04.2025.
[09] Confederación Salud Mental España. El estado de la salud mental en España: 2023. Madrid. Marzo 2023. p. 11.
[10] El Instituto Nacional de Estadística (INE) es el organismo responsable de la producción de datos epidemiológicos sobre salud mental y la principal fuente de estadísticas demográficas, sociales y sanitarias.
[11] Gobierno de España. Ministerio de Sanidad. Muertes por suicidio en España, 2022-2024. Disponible en: https://www.sanidad.gob.es/estadEstudios/estadisticas/estadisticas/estMinisterio/mortalidad/docs/DefunSuicidio2022-2024_NOTA__TEC.pdf. Consultado el: 05.04.2025.
[12] Confederación Salud Mental España. El estado de la salud mental en España: 2023. Madrid. Marzo 2023. p. 11.
[13] MINISTERIO DE SANIDAD. Informe Anual del Sistema Nacional de Salud 2023. p. 97-99. Disponible en: https://www.sanidad.gob.es/estadEstudios/estadisticas/sisInfSanSNS/tablasEstadisticas/InfAnualSNS2023/INFORME_ANUAL_2023.pdf. Consultado el: 12.04.2025.
[14] En trámite en el Senado Federal brasileño.
[15] Ley de Inteligencia Artificial de la UE. Disponible en: https://artificialintelligenceact.eu/es/article/6/. Consultado el 12.04.2025.
[16] Carta de Derechos Digitales. Disponible en: https://portal.mineco.gob.es/RecursosArticulo/mineco/ministerio/participacion_publica/audiencia/ficheros/SEDIACartaDerechosDigitales.pdf. Consultado el: 12.04.2025.
[17] La Carta de Derechos Digitales, aprobada en 2021, supone un avance significativo en la regulación del entorno digital, garantizando la protección de los derechos fundamentales en la era tecnológica. Es un documento orientador de políticas públicas y futuras leyes, pero no tiene fuerza vinculante directa.
[18] Universidad Internacional de Andalucía. Legislación sobre inteligencia artificial en el ámbito sanitario. 17 de diciembre de 2024. Disponible en: https://www.unia.es/vida-universitaria/blog/legislacion-de-la-inteligencia-artificial-en-el-ambito-sanitario. Consultado el 06.04.2025.
[19] MINISTERIO PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA FUNCIÓN PÚBLICA. El Gobierno da luz verde al anteproyecto de ley para un uso ético, inclusivo y beneficioso de la Inteligencia Artificial. Madrid, 11 de marzo de 2025. Disponible en: https://digital.gob.es/dam/es/portalmtdfp/comunicacion/sala-de-prensa/comunicacion_ministro/2025/03/2025-03-11/NdPAPLIACM.pdf. Consultado el: 06.04.2025.
[20] UNIÓN EUROPEA. Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos (Reglamento general de protección de datos). Diario Oficial de la Unión Europea, Luxemburgo, L 119, p. 1-88, 4 de mayo de 2016. Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj. Consultado el: 13.04.2025
[21] ESPAÑA. Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales. BOE núm. 294, 06/12/2018. Disponible en: https://www.boe.es/eli/es/lo/2018/12/05/3. Consultado el: 13.04.2025.
[22] https://health.ec.europa.eu/ehealth-digital-health-and-care/european-health-data-space-regulation-ehds_en Fecha de consulta: 01.05.2025
[23] Bruno Montezano et al. señalaron que un meta-análisis que incluyó 15 estudios que hicieron uso del aprendizaje automático para predecir la respuesta al tratamiento de pacientes con depresión mayor utilizando la electroencefalografía, los resultados mostraron que los modelos predictivos obtuvieron una precisión media del 83,93% y un AUC del 85%, con mayores rendimientos de respuesta que la estimulación magnética transcraneal repetitiva (EMTr) en comparación con el antidepresivo. (MONTEZANO, Bruno Braga et al. El uso de la inteligencia artificial para identificar las enfermedades psiquiátricas. En: PASSOS, Ives Cavalcante; GALLOIS, Carolina Benedetto (Org.). psiquiatría digital. Porto Alegre: Artmed, 2024. p. 195. E-pub.)
[24] Subtipo de trastorno depresivo caracterizado por un estado de ánimo predominantemente melancólico.
[25] UPV. Universitat Politècnica de València. Proyectos REMDE y DEBIO: la UPB demuestra la usabilidad de humanos virtuales en su camino hacia el reconocimiento automático de síntomas depresivos. Disponible en: https://www.upv.es/noticias-upv/noticia-14542-proyectos-remd-es.html. Consultado el: 08.03.2025.
[26] Según la información del Instituto Nacional de Salud Mental (NIH) en 2021, alrededor de 14,5 millones de adultos estadounidenses (mayores de 18 años) tuvieron al menos un episodio depresivo mayor con deterioro grave en el último año, lo que representa el 5,7% de todos los adultos de EE.UU. (NIH. Instituto Nacional de Salud Mental. Depresión mayor. Disponible en: https://www.nimh.nih.gov/health/statistics/major-depression. Consultado el: 23.02.2025).
[27] Universidad de São Paulo. Periódico USP. Científicos usan inteligencia artificial y redes sociales para crear modelo que predice ansiedad y depresión. Disponible en: < https://jornal.usp.br/ciencias/cientistas-usam-inteligencia-artificial-e-rede-social-para-criar-modelo-que-preve-ansiedade-e-depressao/>. Consultado el: 18.02.2025.
