Uso de la Inteligencia Artificial para Identificar Componentes Efectivos de la Terapia Cognitivo-Conductual Asistida por Ordenador
Resumen
Aunque la terapia cognitivo-conductual asistida por ordenador (TCC-AO) apoyada por el terapeuta ha demostrado ser un tratamiento efectivo para la depresión y la ansiedad, se sabe menos sobre las intervenciones específicas utilizadas durante las sesiones de coaching que contribuyen a los resultados terapéuticos. El estudio actual utilizó inteligencia artificial (IA) para identificar componentes específicos de la TCC-AO apoyada por terapeuta y correlacionó esos resultados con los efectos del tratamiento.
Los datos provienen de un ensayo clínico aleatorizado que compara la TCC-AO con el tratamiento habitual en un entorno de atención primaria. Los participantes (n = 95) participaron en TCC-AO con sesiones de coaching. El resultado principal fue el cuestionario de salud del paciente (PHQ-9), con escalas secundarias como el trastorno de ansiedad generalizada (GAD-7), la escala de satisfacción con la vida (SWLS) y el cuestionario de pensamientos automáticos (ATQ), que fueron evaluados a las 12 semanas (post), 3 y 6 meses de seguimiento. El sistema Lyssn utilizó tecnología de IA para codificar técnicas de TCC y técnicas psicoterapéuticas generales comunes. Después de controlar las puntuaciones iniciales, 13 variables del sistema Lyssn se observaron como significativamente asociadas con la reducción de la ansiedad en el GAD-7 tras 12 semanas de tratamiento. Entre las intervenciones de TCC más efectivas para la ansiedad se incluyó el uso de descubrimiento guiado, comprensión, efectividad interpersonal y establecimiento de agenda. La intervención más beneficiosa fue la proporción de preguntas abiertas entre todas las variables. Sin embargo, Lyssn no identificó ninguna intervención específica de TCC asociada significativamente con el PHQ-9, SWLS o ATQ. El uso de técnicas específicas de TCC por parte del terapeuta estuvo significativamente asociado con la reducción de los síntomas de ansiedad después de 12 semanas, pero estos avances no se observaron en el seguimiento. El uso de preguntas abiertas por parte del terapeuta fue la técnica más impactante que contribuyó a los resultados del tratamiento.
Palabras clave: TCC, inteligencia artificial, asistida por ordenador, resultados, apoyo del terapeuta.
Introducción
La Terapia Cognitivo-Conductual Asistida por Ordenador (TCC-AO) ha ganado reconocimiento en los últimos años como un tratamiento eficaz para diversos trastornos psicológicos, especialmente la depresión y la ansiedad. La combinación de tecnología y técnicas terapéuticas ofrece a los pacientes acceso a un tratamiento basado en evidencia sin necesidad de sesiones presenciales constantes. Sin embargo, aunque se sabe que este modelo de tratamiento es efectivo, aún existe incertidumbre sobre cuáles son los componentes específicos de la intervención que tienen un impacto más significativo en los resultados terapéuticos, especialmente en lo que respecta a las sesiones de coaching o apoyo del terapeuta.
Para abordar esta brecha, un grupo de investigadores utilizó tecnología avanzada de inteligencia artificial (IA) para analizar las intervenciones utilizadas por los terapeutas durante las sesiones de TCC-AO. El objetivo era identificar las técnicas más efectivas y cómo estas técnicas se correlacionaban con los resultados terapéuticos observados en los pacientes.
Métodos
En este estudio, se utilizaron datos de un ensayo clínico aleatorizado que comparaba la TCC-AO con el tratamiento habitual en atención primaria. Un total de 95 participantes recibieron TCC-AO con sesiones de coaching durante 12 semanas. Los resultados principales se midieron utilizando el Cuestionario de Salud del Paciente (PHQ-9), que evalúa los síntomas depresivos, y el Trastorno de Ansiedad Generalizada (GAD-7), que mide los síntomas de ansiedad. Además, se utilizaron medidas secundarias como la escala de satisfacción con la vida (SWLS) y el Cuestionario de Pensamientos Automáticos (ATQ). Los datos se recolectaron al inicio del tratamiento, al finalizar las 12 semanas de intervención y en dos seguimientos a los 3 y 6 meses.
La plataforma Lyssn de IA se utilizó para codificar y analizar las técnicas de TCC y otras intervenciones psicoterapéuticas generales utilizadas por los terapeutas durante las sesiones. Este análisis permitió identificar las intervenciones que mejor se correlacionaban con la reducción de los síntomas y otros resultados terapéuticos.
Resultados
El análisis realizado mediante el sistema Lyssn identificó 13 variables asociadas significativamente con la reducción de la ansiedad medida con el GAD-7 después de 12 semanas de tratamiento. Entre las técnicas de TCC más efectivas para la ansiedad, se destacó el uso de descubrimiento guiado, la comprensión del paciente, la efectividad interpersonal y el establecimiento de una agenda para las sesiones. Sin embargo, la intervención que mostró un mayor impacto fue la proporción de preguntas abiertas realizadas por el terapeuta durante las sesiones de coaching. Esta técnica resultó ser la más beneficiosa para reducir los síntomas de ansiedad.
Por otro lado, el estudio no encontró intervenciones específicas de TCC que estuvieran significativamente asociadas con los resultados en el PHQ-9, la escala de satisfacción con la vida (SWLS) o el cuestionario de pensamientos automáticos (ATQ). A pesar de esto, se observó que el uso de técnicas específicas de TCC por parte del terapeuta estuvo significativamente relacionado con una reducción de los síntomas de ansiedad tras 12 semanas de tratamiento, aunque estos efectos no se mantuvieron en los seguimientos posteriores a los 3 y 6 meses.
Discusión
Los resultados de este estudio proporcionan información valiosa sobre las técnicas de TCC más efectivas en el tratamiento de la ansiedad cuando se utiliza el apoyo de un terapeuta en el contexto de un programa asistido por ordenador. En particular, el uso de preguntas abiertas parece ser una intervención clave que contribuye a los resultados terapéuticos, lo que respalda la importancia de la interacción interpersonal en la TCC, incluso cuando se administra de forma computarizada.
Además, el análisis realizado mediante IA permitió una evaluación más precisa de las intervenciones utilizadas en las sesiones de coaching, lo que podría mejorar la personalización de los tratamientos en el futuro. Sin embargo, aunque la reducción de la ansiedad fue evidente a corto plazo, los efectos no se mantuvieron a largo plazo, lo que sugiere que se necesita un seguimiento adicional y posiblemente la integración de otras estrategias para asegurar resultados duraderos.
Conclusiones
La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta útil para identificar los componentes efectivos de la TCC-AO asistida por terapeuta, destacando la importancia de técnicas como el uso de preguntas abiertas. Aunque los resultados mostraron que las intervenciones específicas de TCC eran útiles para reducir la ansiedad, los beneficios a largo plazo aún requieren más investigación y seguimiento. Este enfoque innovador ofrece nuevas oportunidades para mejorar la efectividad de los tratamientos basados en tecnología y para desarrollar programas más personalizados que respondan a las necesidades individuales de los pacientes.
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