Aplicación de las tecnologías digitales en los tratamientos en salud mental

Dall-E

Se acaba de publicar en la revista World Psychiatry un artículo de revisión muy interesante sobre la aplicación de tecnologías digitales en salud mental (Torous, John, Jake Linardon, Simon B. Goldberg, Shufang Sun, Imogen Bell, Jennifer Nicholas, Lamiece Hassan, Yining Hua, Alyssa Milton, and Joseph Firth. “The Evolving Field of Digital Mental Health: Current Evidence and Implementation Issues for Smartphone Apps, Generative Artificial Intelligence, and Virtual Reality.” World Psychiatry: Official Journal of the World Psychiatric Association (WPA) 24, no. 2 (June 1, 2025): 156–74. https://doi.org/10.1002/wps.21299.) Aquí tenéis un extenso resumen del mismo.

El Campo Evolutivo de la Salud Mental Digital: Evidencia Actual y Desafíos de Implementación

El campo de la salud mental está experimentando una transformación significativa impulsada por la integración de tecnologías digitales que van más allá de la telemedicina tradicional. La expansión de este dominio incluye el uso de aplicaciones para smartphones, realidad virtual y la inteligencia artificial generativa, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLM). A pesar de los contratiempos iniciales en la industria y las críticas metodológicas que han puesto de manifiesto la falta de evidencia sólida y los desafíos en la escalabilidad, se están desarrollando soluciones prometedoras basadas en el codiseño, la evaluación rigurosa y la ciencia de la implementación. El documento enfatiza la necesidad dual de avanzar en los fundamentos científicos de la salud mental digital y de aumentar su aplicabilidad en el mundo real a través de cinco temas centrales. Estos incluyen los avances tecnológicos recientes, la evaluación de la utilidad de las aplicaciones para smartphones en diversas condiciones de salud mental, los desafíos de la participación del usuario, las cuestiones de implementación y la necesidad de asegurar que estas innovaciones beneficien a todas las personas, incluyendo poblaciones marginadas y países de ingresos bajos y medianos. En esencia, estas herramientas digitales se perciben como un medio para aumentar y extender la atención.

La pandemia de COVID-19 aceleró drásticamente la expansión de la telemedicina síncrona, como las videollamadas, en el campo de la salud conductual, con la psiquiatría registrando el mayor uso en comparación con otras especialidades médicas. Sin embargo, la dependencia de la telemedicina tradicional de la disponibilidad del clínico limitó su escalabilidad, y su crecimiento ya está disminyendo, con datos que indican que las visitas de telemedicina en 2024 fueron menos del 50% de su pico durante la pandemia. Pocas clínicas hoy en día ofrecen prácticas totalmente virtuales, optando la mayoría por un modelo híbrido de atención presencial y en línea. Estos cambios se deben, en parte, a la legislación inestable de la telemedicina y, más profundamente, a la preocupación de que la telemedicina por sí sola no es suficiente para aumentar sustancialmente el acceso y la calidad de los servicios de salud mental.

En contraste, la salud digital asíncrona, que comprende las aplicaciones para smartphones, la realidad virtual y la inteligencia artificial generativa (incluidos los LLM), presenta oportunidades únicas para escalar la prestación de atención. Estas herramientas pueden funcionar como autoayuda, con la guía de un coach o bajo la dirección de un clínico, ofreciendo flexibilidad y accesibilidad fuera de las interacciones inmediatas con el clínico. A pesar del entusiasmo inicial, persiste una brecha notable en la evidencia robusta y en el mundo real, lo que impide su integración en la atención rutinaria. Fracasos recientes en la industria y críticas a la investigación han subrayado la necesidad de enfoques más rigurosos, como el uso de placebos digitales en ensayos controlados y una mayor transparencia en el intercambio de datos. El enfoque de gran parte de la investigación reciente se ha centrado en cómo podría funcionar una aplicación o programa de IA en particular, sin generar evidencia mecanicista y generalizable que pueda construir una base científica sólida para el campo. Sin embargo, estos desafíos sientan las bases para una nueva generación de innovaciones digitales basadas en la evidencia.

Los modelos híbridos, que combinan la telemedicina tradicional con la salud digital asíncrona, representan el enfoque más reciente y prometedor para mejorar el acceso y la calidad de la atención. La integración de estas nuevas tecnologías en la atención requiere una consideración cuidadosa. La creciente atención a los navegadores digitales (entrenadores tecnológicos) para complementar las intervenciones de salud mental digital y apoyar a los pacientes refleja el reconocimiento de que las herramientas de autoayuda tienen una eficacia limitada sin algún grado de apoyo humano. La dosis y el equilibrio óptimos del apoyo humano y digital, entregados en nuevos formatos híbridos o combinados, constituyen una nueva frontera y amplían el concepto de salud digital de simples herramientas a plataformas de prestación de atención. Aunque los LLM podrían eventualmente asumir algunas funciones de los navegadores digitales, la evidencia actual es escasa, y la importancia de la conexión humana en la atención de la salud mental no debe subestimarse.

El artículo profundiza en cinco áreas clave para explorar la evolución de la salud mental digital: avances tecnológicos en smartphones, realidad virtual, IA generativa y LLM; resultados clínicos de las aplicaciones para smartphones; desafíos de la participación y soluciones; estrategias de implementación; y la atención a poblaciones desatendidas. Un hilo conductor a lo largo de estos temas es el énfasis en el rigor científico, la participación en el mundo real, las asociaciones comunitarias y los modelos de atención combinada, lo que refuerza la transformación del campo de la creación de herramientas a la mejora de la atención. De cara al futuro, la innovación en las estrategias de participación y la ciencia de la implementación serán fundamentales para avanzar en la próxima generación de herramientas digitales. Intervenciones adaptativas justo a tiempo, fenotipado digital y enfoques personalizados están recibiendo una atención renovada por su potencial para abordar desafíos de larga data en la adherencia y la efectividad.

Avances Tecnológicos Recientes

Aplicaciones para Smartphones y Fenotipado Digital: Las aplicaciones para smartphones que funcionan como terapéuticas han ganado tracción, y varias han sido aprobadas como dispositivos médicos por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA). Sin embargo, su eficacia real en condiciones del mundo real sigue siendo incierta. El interés en los smartphones va más allá de la entrega de aplicaciones e intervenciones; estos dispositivos también pueden encuestar a los pacientes en tiempo real (evaluación ecológica momentánea) y generar métricas de comportamiento a partir de sensores (p. ej., patrones de sueño, períodos sedentarios) e información sobre exposiciones ambientales (p. ej., temperatura local, exposición a la luz, espacios verdes). Esta capacidad, a menudo denominada fenotipado digital, ofrece contextos personalizados y trayectorias temporales de cómo los individuos experimentan la enfermedad mental, con señales prometedoras de validez clínica en jóvenes y adultos.

Las condiciones más estudiadas en el fenotipado digital son los trastornos del estado de ánimo, los trastornos de ansiedad y los trastornos del espectro de la esquizofrenia. Se han obtenido resultados piloto sólidos para la detección de recaídas en la esquizofrenia y la predicción de síntomas en los trastornos del estado de ánimo, con replicación y validación externa, lo que proporciona señales clínicas generalizables prometedoras. La gran cantidad de estudios piloto sugiere que la investigación en fenotipado digital debe avanzar hacia la validación clínica con tamaños de muestra más grandes y estudios de mayor duración. Sin embargo, las barreras clave incluyen la falta de estándares para la recolección y procesamiento de datos, la creación de características y la variabilidad en los flujos de datos de diferentes modelos de smartphones. La investigación que utiliza dispositivos portátiles a veces se etiqueta como fenotipado digital, pero se clasifica mejor como actigrafía, con diferencias clave en el hardware adicional necesario y los resultados a menudo únicos para ese hardware y software de soporte. El fenotipado digital, al utilizar los dispositivos existentes de los pacientes, es un método escalable y de bajo costo, limitado principalmente por la variación del dispositivo y los datos faltantes. El éxito en el fenotipado digital, con un enfoque en los estándares de recolección y procesamiento de datos y la protección de la privacidad, beneficiará a todo el campo, desde intervenciones adaptativas justo a tiempo hasta la selección de medicamentos guiada por precisión.

Realidad Virtual (RV): La realidad virtual está emergiendo como una innovación significativa en el tratamiento de la salud mental, al abordar una limitación clave de las intervenciones tradicionales que se restringen a entornos clínicos y dependen del recuerdo de experiencias por parte del paciente y la posterior aplicación de técnicas terapéuticas en la vida diaria. Una revisión reciente encontró que un creciente cuerpo de investigación apoya la eficacia de las intervenciones basadas en RV en diversas condiciones de salud mental. La capacidad única de la RV para recrear entornos del mundo real ha sido particularmente efectiva para aumentar la terapia cognitivo-conductual (TCC), conocida como RV-TCC. La mayoría de los ensayos controlados aleatorios (ECA) de enfoques de RV-TCC se han realizado en trastornos de ansiedad, con metaanálisis que encuentran su superioridad sobre las listas de espera o los controles de psicoeducación. Para el trastorno de ansiedad social, la RV-TCC demostró efectos superiores en los síntomas de ansiedad y las conductas de evitación en comparación con los controles de lista de espera. Estos hallazgos son paralelos a los de otros trastornos como la psicosis, el trastorno de estrés postraumático (TEPT) y las fobias específicas, donde la RV-TCC es generalmente tan efectiva como la TCC tradicional.

Los tratamientos de RV también se han desarrollado para apoyar la recuperación psicosocial y funcional, con la mayoría de la evidencia en trastornos donde el funcionamiento rutinario es desafiante, como la esquizofrenia, el autismo y el trastorno por déficit de atención/hiperactividad (TDAH). En estas condiciones, la RV ha mejorado las habilidades de la vida diaria, incluyendo tareas sociales y vocacionales, al proporcionar un espacio seguro para aprender y practicar en escenarios relevantes. Sin embargo, los resultados han sido mixtos, con algunos ECA que no encontraron diferencias significativas en comparación con condiciones de relajación de RV activas. La evidencia emergente sugiere que la RV puede integrarse eficazmente en diversas modalidades terapéuticas al aprovechar su capacidad para representar estímulos visuales e influir en los estados afectivos en entornos virtuales. Las intervenciones de relajación basadas en RV son igualmente o más efectivas que los enfoques no basados en RV para reducir el estrés y la ansiedad a corto plazo, con el beneficio adicional de ser más eficientes en recursos. La RV también es prometedora para mejorar los enfoques de TCC de "tercera ola" como la atención plena (mindfulness), la terapia de aceptación y compromiso y la terapia dialéctica conductual (TDC), al permitir la práctica de habilidades de tolerancia a la angustia en entornos inmersivos y controlados.

A pesar de la extensa investigación que apoya la eficacia de los tratamientos de RV, existen pocas aplicaciones listas para el consumidor disponibles en el mercado. Uno de los principales desafíos es la escalabilidad de las intervenciones de RV para llegar a una población más amplia de manera rentable. Aunque la tecnología se está volviendo más accesible, los costos asociados con el hardware de alta calidad, el desarrollo de software y la capacitación del clínico siguen siendo barreras significativas. Además, las estrategias para hacer estas intervenciones accesibles en áreas con recursos insuficientes son críticas.

Inteligencia Artificial Generativa (IAg): Pocas innovaciones han despertado tanto interés en la salud mental como la inteligencia artificial generativa. Esta es un subconjunto único de la IA que puede crear contenido novedoso, como conversaciones o imágenes, basado en datos y patrones en los que ha sido entrenada. La liberación pública de ChatGPT 3.5 desató un gran interés y una carrera por su uso en salud mental. Una nueva generación de chatbots impulsados por IA se está volviendo cada vez más prevalente en la salud mental digital, evolucionando a partir de los primeros chatbots basados en reglas. Estos últimos, que dependían de scripts predefinidos y árboles de decisión, eran útiles en entornos controlados, pero enfrentaban limitaciones al manejar interacciones complejas del mundo real, al no poder procesar entradas de texto libre o mantener el contexto en conversaciones de varios turnos. Ejemplos como Wysa y Woebot, a pesar de sus limitaciones, ofrecían la ventaja de la previsibilidad y el riesgo reducido de errores. La importancia de este riesgo reducido se destacó en 2023, cuando un código de IA generativa incrustado en un chatbot para trastornos alimentarios hizo declaraciones dañinas a los usuarios, lo que llevó a su eliminación a los pocos días de su lanzamiento público. Cuestiones subyacentes como el sesgo, los errores sutiles y los errores más evidentes (a menudo llamados "alucinaciones") deben considerarse al enmarcar el potencial de los modelos de IA generativa y evaluar los riesgos que deben sopesarse con los beneficios en expansión.

Los avances recientes se han dirigido hacia modelos impulsados por el aprendizaje automático, particularmente los LLM. Estos modelos, entrenados con vastos conjuntos de datos de internet y otras fuentes, abordan muchas de las limitaciones de los sistemas basados en reglas. Su capacidad para generar respuestas similares a las humanas los ha hecho valiosos no solo como herramientas sino también como compañeros virtuales. Los usuarios aprecian su capacidad para manejar diversas entradas, exhibir rasgos de personalidad y responder con empatía, lo que los hace más efectivos para el apoyo personalizado en salud mental. La investigación muestra que los LLM pueden demostrar un comportamiento consistente en los cinco grandes rasgos de personalidad y superar a los humanos en ciertas tareas, como reconocer la ironía y las falsas creencias. Además, las capacidades multimodales de los LLM modernos les permiten procesar no solo texto, sino también entradas de voz e imagen, expandiendo su versatilidad en la salud mental digital.

La investigación preliminar ha demostrado el potencial de los LLM en diversas etapas de la atención de la salud mental, aunque gran parte de este trabajo no ha sido replicado. Para la prevención, los LLM pueden ofrecer psicoeducación de bajo riesgo y personalizada, aumentando eficazmente la conciencia sobre la salud mental. Para la detección de recaídas o inicio, los LLM prometen en la predicción de riesgos, con estudios que indican que modelos como GPT-4 pueden acercarse a la precisión clínica en la identificación de ideación suicida y otros indicadores de crisis, aunque se necesitan medidas de seguridad adicionales y mitigación de sesgos.

En el diagnóstico, los LLM pueden facilitar evaluaciones basadas en datos de condiciones de salud mental, a veces igualando la capacidad de los clínicos. Para la optimización del tratamiento, los LLM pueden ayudar en la selección de medicamentos e intervenciones terapéuticas aprovechando los datos específicos del paciente para ayudar a los clínicos a tomar decisiones informadas. En situaciones de alto riesgo, como la intervención en crisis, los LLM pueden proporcionar elementos de asesoramiento de crisis, aunque este uso conlleva un mayor riesgo de daño. Finalmente, los LLM se han aplicado para brindar terapia y asesoramiento continuo, mejorando el acceso a los servicios de salud mental rutinarios al analizar los resultados de terapias pasadas para mejorar la atención.

A pesar de la creciente popularidad de los chatbots impulsados por LLM para el apoyo en salud mental, este campo permanece inexplorado en su etapa actual, particularmente debido a la falta de transparencia en los datos de entrenamiento, la explicabilidad de los modelos y los métodos de evaluación estandarizados. Todos los modelos base para LLM han sido entrenados, al menos parcialmente, en datos de redes sociales. Si bien esto es comprensible dada la necesidad de billones de parámetros para aprender, al aprender sobre salud mental principalmente de las redes sociales, estos modelos también han aprendido sobre el estigma y el sesgo, como se ilustró en un estudio de 2022 que mostró imágenes estigmatizantes generadas en respuesta a indicaciones sobre la esquizofrenia. Los estudios también han señalado que, si bien estos modelos pueden realizar algunas tareas de "teoría de la mente", aún luchan con el razonamiento social más complejo, lo que subraya la brecha entre el razonamiento impulsado por la IA y la cognición humana.

Además, no ha surgido un estándar para evaluar los chatbots LLM, lo que dificulta la comparación entre ellos. Por lo tanto, aunque los LLM han mostrado potencial como compañeros similares a los humanos, su imprevisibilidad sigue siendo un desafío importante, especialmente porque la psiquiatría es menos basada en reglas que el lenguaje humano. A pesar de los desafíos, algunas personas ya encuentran beneficios en interactuar con los LLM.

La incertidumbre actual sobre el uso de los LLM por parte de los pacientes contrasta con su rápida evolución en la documentación clínica. Aunque reciben menos atención mediática e investigativa, el potencial transformador de las herramientas de IA orientadas al clínico no debe subestimarse. Ya existe entusiasmo por los esfuerzos incipientes para utilizar los LLM en la documentación de encuentros clínicos, lo que probablemente ahorraría a los clínicos horas al día en la escritura de notas. Otros esfuerzos para usar la IA en la capacitación de no clínicos y clínicos, y en la oferta de apoyo a la toma de decisiones clínicas, también están evolucionando, lo que podría representar un cambio de paradigma en la fuerza laboral y la capacitación, facilitando la atención basada en la evidencia y la medición. Con tantos casos de uso y un progreso tan rápido, los LLM tienen el potencial de impulsar la investigación y las tendencias de atención en salud mental si el campo puede unificar dicho trabajo bajo estándares claros y procedimientos de seguridad. Ya se han observado cuestiones éticas que han llamado la atención internacional en relación con los LLM, incluyendo el caso del chatbot para trastornos alimentarios y un caso en el que se dijo explícitamente a las personas que buscaban ayuda que estaban interactuando con un humano, cuando en realidad era un LLM. Sin tales estándares y consideraciones de seguridad, los impresionantes logros técnicos de los LLM pueden encontrar un papel limitado en la atención clínica más allá de la documentación.

Intervenciones con Aplicaciones para Smartphones

El acceso a Internet es ahora más común a través de smartphones que de computadoras. Se estima que el número de aplicaciones de salud mental para smartphones es de 10,000, y el panorama es dinámico, con nuevas aplicaciones que se introducen y otras que desaparecen con frecuencia. Algunas aplicaciones, como PTSD Coach, siguen funcionando después de varios años, pero la mayoría son mucho menos estables. Dado que la mayor parte de la investigación en el campo de la salud mental digital se centra en las aplicaciones para smartphones, esta sección las cubre en detalle.

Aunque los resultados clínicos de los estudios son importantes, cualquier beneficio debe considerarse junto con los riesgos. Los eventos adversos a menudo no se informan bien en los estudios de salud digital, a pesar de los llamados a cambiar esta práctica. En algunos casos, se ha demostrado que supuestos eventos adversos (como la tecnología que hace que las personas con esquizofrenia sean paranoicas o delirantes) son infundados a través de estudios específicos. Los efectos negativos no son exclusivos de las aplicaciones, ya que también se han informado en intervenciones por Internet, psicoterapias presenciales y tratamientos de realidad virtual.

Los efectos negativos de las aplicaciones pueden variar de leves (p. ej., frustración con fallos, aburrimiento) a graves (p. ej., deterioro de los síntomas, aparición de nuevos síntomas, ideación suicida). Se ha expresado preocupación de que las ofertas actuales en el mercado tienen el potencial de inducir efectos negativos porque muchas aplicaciones disponibles públicamente proporcionan contenido que es inexacto o no se basa en tratamientos basados en la evidencia. Es difícil cuantificar la extensión de los efectos negativos debido a los diseños de estudio heterogéneos, las características de la muestra y los tipos de aplicaciones entregadas. Sin embargo, ensayos clínicos recientes en personas con enfermedades mentales graves han informado que las tasas de efectos negativos pueden llegar hasta el 20%. Este estado de la investigación sobre eventos adversos dificulta la integración segura de las aplicaciones en la práctica clínica. Los investigadores de futuros ensayos clínicos de aplicaciones deben planificar desde el principio la construcción de modelos de predicción de riesgos basados en datos, lo que ayudaría a garantizar que se recopilen datos relevantes, permitiendo mejores oportunidades para adaptar de forma segura a los pacientes a tratamientos apropiados.

Aplicaciones para la Mejora del Bienestar: Una proporción significativa de personas que descargan una aplicación de salud mental informan que lo hacen para adquirir habilidades psicológicas adaptativas útiles para mejorar su bienestar general. Muchas aplicaciones de bienestar incluyen prácticas de meditación, especialmente de atención plena, como un elemento destacado. Por ejemplo, durante la pandemia de COVID-19, un servicio de curación de aplicaciones informó que las búsquedas de aplicaciones de atención plena aumentaron casi un 2500%. La inversión en este espacio ha florecido, con más del 99% de las aplicaciones de salud mental disponibles públicamente comercializándose como de bienestar y no como dispositivos de salud.

Varios ECA han informado efectos positivos de las aplicaciones de bienestar autodirigidas en diversos atributos psicológicos adaptativos, incluyendo la regulación emocional, la conciencia plena, la flexibilidad psicológica, el bienestar subjetivo, el funcionamiento social y la autoestima. Sin embargo, metaanálisis recientes han encontrado que estas aplicaciones producen mejoras modestas en relación con las condiciones de control en la calidad de vida subjetiva, el afecto positivo, el bienestar general, la conciencia plena, la flexibilidad psicológica y la autocompasión. Se necesitan ECA adicionales de alta calidad para confirmar la utilidad de las aplicaciones de bienestar, ya que se han planteado preocupaciones sobre la calidad de la investigación existente en torno a los pequeños tamaños de muestra, los grupos de control inadecuados, el alto riesgo de sesgo, la alta deserción y la baja adherencia. Dado que tan solo el 2% de las aplicaciones de bienestar disponibles públicamente tienen evidencia científica que respalde su viabilidad y eficacia, las asociaciones de investigación podrían transformar rápidamente este espacio abarrotado. La investigación centrada en los mecanismos de acción también podría ser útil, ya que algunas aplicaciones de bienestar pueden ejercer sus efectos a través de una mayor conciencia plena u otros mediadores como el propósito en la vida o la defusión cognitiva. Dado que es probable que múltiples mecanismos estén en juego, la personalización de la elección para los usuarios individuales basada en tales mecanismos potenciales podría marcar el comienzo de una nueva era de uso más racional de estas aplicaciones.

Automanejo de la Depresión y la Ansiedad: La depresión y la ansiedad, tanto a nivel diagnóstico como subumbral, son las condiciones de salud mental más prevalentes y se asocian con deterioros significativos en el funcionamiento psicológico, social y ocupacional. Dado que pocas personas con depresión o ansiedad tienen acceso a tratamientos psicológicos especializados, las aplicaciones basadas en un marco basado en la evidencia que ofrecen habilidades, recursos o consejos creíbles tienen el potencial de representar una opción accesible, rentable y viable para que los usuarios manejen sus síntomas.

Junto con la proliferación de aplicaciones comerciales para la depresión y la ansiedad, el número de ECA que evalúan estas aplicaciones ha crecido exponencialmente en los últimos años. El metaanálisis más grande y reciente identificó 176 ECA de aplicaciones independientes de salud mental para síntomas depresivos o de ansiedad, de los cuales el 67% se publicaron desde 2020. Este metaanálisis encontró efectos significativos aunque pequeños para las aplicaciones de salud mental sobre las condiciones de control en la reducción de los síntomas depresivos y de ansiedad generalizada. También se encontró evidencia preliminar de un número menor de ensayos de que las aplicaciones pueden ser beneficiosas para reducir la ansiedad social, los síntomas obsesivo-compulsivos, el TEPT y la acrofobia, aunque los hallazgos se consideraron preliminares debido a los pequeños tamaños de muestra y el alto riesgo de sesgo.

La investigación reciente ha buscado comprender las características de las aplicaciones que las hacen más o menos efectivas para la depresión y la ansiedad. El conocimiento de los mecanismos involucrados y de los "ingredientes activos" es fundamental para producir aplicaciones más eficientes. El metaanálisis reciente de 2024 mostró que los efectos eran mayores en los ensayos que ofrecían aplicaciones basadas en principios de TCC (en comparación con la atención plena o el entrenamiento cognitivo) o que contenían tecnología de chatbot o funciones de monitoreo del estado de ánimo. Estos componentes podrían ofrecer una mayor personalización o fomentar la autoconciencia emocional, lo que resultaría en un beneficio clínico más significativo. Un diseño metodológico que puede ayudar a identificar componentes efectivos de una aplicación es el ensayo factorial, en el que los participantes son asignados aleatoriamente a la presencia o ausencia de un componente de tratamiento particular. Un ensayo factorial reciente que probó la eficacia de cinco habilidades de TCC (automonitoreo, reestructuración cognitiva, entrenamiento en asertividad, activación conductual y resolución de problemas) entregadas a través de la aplicación "Resilience Training" en estudiantes universitarios con depresión subumbral no pudo identificar una habilidad más efectiva que otra, ya que se observaron reducciones en los síntomas depresivos para todos los participantes. Sin embargo, este tipo de ensayo es notable y se están realizando más ensayos factoriales sobre aplicaciones para la depresión que idealmente arrojarán luz sobre los ingredientes activos y generarán hipótesis para futuras investigaciones.

Una tendencia constante en la investigación reciente es que la provisión de orientación humana aumenta los tamaños del efecto encontrados para las aplicaciones de depresión y ansiedad. Este hallazgo puede deberse al apoyo humano que aumenta la participación en la aplicación, ofrece terapia adicional o media/modera los resultados a través de los beneficios de la alianza terapéutica. La participación de navegadores digitales puede ser útil a este respecto. Además, la próxima generación de chatbots que pueden personalizar mejor las recomendaciones y simular respuestas emocionales y empáticas puede ofrecer un enfoque novedoso y complementario para aumentar la eficacia de las herramientas de salud digital. En general, la eficacia de las aplicaciones de automanejo de la depresión y la ansiedad ya está establecida en base a casi 200 ensayos. Las oportunidades de investigación en curso deben centrarse en los mecanismos de cambio, el impacto de la participación en los resultados clínicos, el uso de sistemas de apoyo automatizados y la integración en entornos del mundo real.

Manejo Clínico de los Trastornos del Estado de Ánimo: La investigación existente se ha centrado principalmente en los efectos de las aplicaciones como una opción de intervención independiente y de baja intensidad entre muestras comunitarias o de estudiantes seleccionadas por síntomas leves a moderados de depresión. Se sabe menos sobre la utilidad de las aplicaciones en los trastornos graves del estado de ánimo. Nueva evidencia metaanalítica sugiere que las aplicaciones pueden mejorar la eficacia de los tratamientos convencionales para el trastorno depresivo mayor. Una revisión sistemática reciente encontró un efecto pequeño pero significativo a favor de los brazos de tratamiento aumentados por aplicaciones, lo que fue robusto después de eliminar ensayos con alto riesgo de sesgo. Aunque preliminares, estos hallazgos son prometedores y sugieren que las aplicaciones pueden ofrecer un beneficio incremental a la atención estándar para la depresión mayor, aunque se necesita investigación adicional para identificar el momento, la dosis y el contenido óptimos para combinar estas intervenciones de manera efectiva.

Las fluctuaciones en el estado de ánimo, la cognición y el comportamiento que caracterizan el trastorno bipolar respaldan el uso de datos recopilados continuamente a través de enfoques en tiempo real como el fenotipado digital, e indican un posible valor de las aplicaciones para proporcionar estrategias de tratamiento personalizadas. Sin embargo, el beneficio clínico de las aplicaciones en el manejo de este trastorno no está claro actualmente. Un metaanálisis reciente identificó siete ECA que integraron aplicaciones de monitoreo en el tratamiento del trastorno bipolar, concluyendo que no había evidencia de que ayudaran a reducir la gravedad de los síntomas depresivos y maníacos. De hecho, ensayos individuales han encontrado que, en algunos casos, las aplicaciones de monitoreo pueden incluso aumentar el riesgo de episodios depresivos o asociarse con una escalada de los síntomas maníacos. Estos hallazgos llevaron a recomendaciones de que los futuros ensayos de aplicaciones de monitoreo deberían considerar el uso de resultados más sensibles, como la inestabilidad del estado de ánimo, además de las recaídas y las hospitalizaciones psiquiátricas. En general, aunque existen algunas tendencias prometedoras en el uso de aplicaciones de monitoreo para el manejo clínico del trastorno bipolar, es necesaria una investigación adicional para comprender mejor cómo, para quién y bajo qué circunstancias estas aplicaciones pueden integrarse de forma segura en la atención clínica del trastorno.

Si bien el enfoque clínico de las aplicaciones para el manejo de los trastornos del estado de ánimo requiere su integración en la atención ordinaria, un problema central hoy en día es la reticencia y la conciencia limitada de los clínicos. Por ejemplo, la investigación de encuestas muestra que dos tercios de los proveedores de atención médica tienen poco o ningún conocimiento sobre las aplicaciones disponibles para el trastorno bipolar, y solo el 10% de los clínicos encuestados en otro estudio percibieron que las aplicaciones eran útiles para pacientes con depresión grave, a pesar de la evidencia empírica mencionada anteriormente. La inversión en talleres y videos educativos que proporcionen información confiable y actualizada sobre las aplicaciones podría aumentar la confianza de los proveedores.

Esquizofrenia/Psicosis: La tecnología de los smartphones representa una herramienta potencial para aumentar el acceso a la atención de personas con esquizofrenia, y se ha estudiado como tal durante más de una década. Las preocupaciones de que las herramientas e intervenciones de monitoreo asistidas por aplicaciones pudieran aumentar la paranoia y los delirios son refutadas por datos claros que sugieren que las personas con esquizofrenia son receptivas y están ansiosas por usar la tecnología de los smartphones como parte de su plan de tratamiento. Como consecuencia, la investigación sobre aplicaciones para el diagnóstico temprano, el monitoreo en tiempo real, la psicoeducación, el estilo de vida, la prevención de recaídas y la intervención entre personas con esquizofrenia se ha expandido rápidamente en los últimos diez años.

Varios ECA de intervenciones asistidas por aplicaciones en individuos con esquizofrenia han encontrado efectos positivos en resultados clínicos importantes, incluyendo la reducción del miedo a las recaídas, la mejora de los síntomas psicóticos, el funcionamiento cognitivo, los síntomas depresivos y la adherencia a la medicación. Sin embargo, no todos los ensayos han reportado resultados favorables. Por ejemplo, la incorporación de una aplicación que ofrecía un conjunto de herramientas de habilidades conductuales y cognitivas (PEAR-004) no confirió ningún beneficio clínico adicional en las puntuaciones de los síntomas en relación con un control digital no específico entre 112 pacientes con esquizofrenia que recibían medicación antipsicótica. De manera similar, la entrega de la aplicación autodirigida Temstem, diseñada para proporcionar habilidades de afrontamiento para lidiar con las alucinaciones auditivas, no fue superior a una aplicación de monitoreo con placebo en la reducción de la angustia por las alucinaciones auditivas, ni en el aumento del funcionamiento social y el control sobre las voces, entre 89 pacientes con enfermedad mental grave. Asimismo, el estudio de la aplicación Actissist, basada en la TCC, no informó diferencias en los resultados para personas con esquizofrenia en comparación con una aplicación de seguimiento del estado de ánimo. Las intervenciones combinadas SlowMo y Horyzons también informaron resultados primarios nulos, pero algunos efectos en resultados secundarios fueron prometedores, lo que subraya tanto el potencial de los enfoques combinados como la necesidad de una investigación más rigurosa.

Una revisión sistemática y metaanálisis reciente de 26 ECA que consideraban smartphones y otras tecnologías digitales en personas con esquizofrenia informó efectos mínimos, pero encontró que estos pueden aumentar cuando la tecnología se combina con apoyo humano. El papel crítico del apoyo humano fue destacado en otro artículo de revisión reciente. El potencial de las aplicaciones para smartphones para abordar las importantes desigualdades en la salud física entre las personas con esquizofrenia está emergiendo como una nueva dirección. Si bien las innovaciones digitales para la salud física se han descuidado hasta ahora en esta población, hay signos de un interés renovado. Los hallazgos de una revisión reciente indicaron que las intervenciones digitales de cambio de comportamiento en salud, incluidas las aplicaciones, eran en general factibles y aceptables para personas con enfermedades mentales graves.

Incluso si las aplicaciones se integran en la atención clínica para los trastornos del espectro de la esquizofrenia, se han destacado preocupaciones sobre su accesibilidad y disponibilidad actuales. Una revisión del mercado identificó 25 aplicaciones destinadas a apoyar a personas con psicosis. Crucialmente, 19 de estas aplicaciones eran no funcionales, inaccesibles sin un código de acceso o contenían información desactualizada, estigmatizante o dañina. De las seis aplicaciones de mercado fácilmente accesibles, apropiadas y específicas para la psicosis, cinco proporcionaban exclusivamente contenido de psicoeducación, mientras que solo una ofrecía características terapéuticas y de monitoreo. Estos hallazgos sugieren una necesidad urgente de una mejor traducción de las aplicaciones de la investigación al mercado.

Trastornos de la Conducta Alimentaria: Dado que menos de una cuarta parte de las personas con trastornos alimentarios tienen acceso a tratamiento especializado, el artículo original destacó el valor clínico potencial de las aplicaciones para estas condiciones, evidenciado por un puñado de ECA que encontraron que las aplicaciones de TCC eran eficaces como intervención independiente o como complemento de los servicios de tratamiento tradicionales. Desde entonces, la investigación sobre aplicaciones para trastornos alimentarios ha sido relativamente limitada, lo cual es sorprendente, dado que estas aplicaciones tienen una alta demanda y son recibidas con gran entusiasmo entre esta población clínica.

Recientemente se ha destacado la necesidad de una investigación más rigurosa sobre las aplicaciones para trastornos alimentarios. Una revisión del mercado identificó 65 aplicaciones destinadas a apoyar el tratamiento de estos trastornos, cuya calidad era subóptima, con el 92% omitiendo características clave dentro de la aplicación, y solo el 7% con algún respaldo de investigación. Varios ECA que evalúan aplicaciones para trastornos alimentarios han surgido desde esa revisión. Un ensayo entregó una intervención digital combinada de TCC para el trastorno por atracón, que comprendía un programa web apoyado por una aplicación móvil que permitía a los usuarios practicar habilidades de tarea en la vida diaria. El grupo de intervención informó mayores reducciones en los síntomas del trastorno alimentario y el malestar psicológico que el grupo de control. Otro ensayo investigó si una aplicación de monitoreo mejoraba la eficacia de un programa web de TCC en una muestra sintomática de 293 participantes. Si bien no surgieron diferencias entre los grupos en los síntomas clave, aquellos asignados a la intervención aumentada con la aplicación tuvieron menos probabilidades de abandonar, lo que sugiere que las aplicaciones de monitoreo podrían ayudar a retener a los usuarios por períodos más largos en este contexto.

Esfuerzos recientes han explorado si las microintervenciones activadas por aplicaciones en entornos de alto riesgo podrían tener valor terapéutico en los trastornos alimentarios. Un sistema de intervención adaptativa justo a tiempo que proporcionaba recomendaciones de habilidades personalizadas en tiempo real basadas en datos registrados a través de mecanismos de monitoreo digital demostró viabilidad y aceptabilidad en un pequeño ensayo piloto, aunque no produjo una mayor tasa de cambio de síntomas. Es alentador ver que se están realizando ensayos más grandes de intervenciones adaptativas justo a tiempo para trastornos alimentarios.

Trastornos por Uso de Sustancias: Las personas con un trastorno por uso de sustancias suelen ser reacias a buscar ayuda profesional, son propensas a recaer y les resulta difícil anticipar los eventos que desencadenan los antojos. Esto, junto con el hecho de que la posesión de smartphones es tan alta como el 92% entre las personas con estos trastornos, indica el potencial de las aplicaciones para mejorar la búsqueda de tratamiento, la alfabetización en salud mental y los resultados terapéuticos en esta población clínica.

Aunque algunas de las primeras autorizaciones de la FDA para aplicaciones fueron para trastornos por uso de sustancias, un informe de 2020 sugirió que la evidencia subyacente para estas primeras aplicaciones era deficiente. Sin embargo, desde entonces, la investigación empírica que explora el papel de las aplicaciones para estos trastornos ha evolucionado continuamente. En el contexto del tabaquismo, un metaanálisis reciente identificó diez ECA que probaron si las aplicaciones pueden aumentar la eficacia del tratamiento convencional, e informó un efecto moderado significativo a favor de las condiciones de tratamiento aumentadas. Otro metaanálisis reciente examinó la eficacia de las aplicaciones como intervención independiente o adyuvante en las tasas de abstinencia del tabaco, sin encontrar diferencias significativas entre los grupos. Sin embargo, el análisis de seguimiento mostró que las aplicaciones producían tasas más altas de abandono del tabaquismo que las condiciones de control cuando se combinaban con farmacoterapia, lo que demuestra aún más el potencial de las aplicaciones para aumentar los enfoques de tratamiento convencionales.

Comparativamente, se ha realizado menos investigación sobre aplicaciones para otros trastornos por uso de sustancias. Una revisión sistemática de intervenciones móviles identificó tres estudios piloto centrados en el uso de cannabis, todos los cuales informaron efectos de tratamiento positivos. En contraste, algunas revisiones sistemáticas han sintetizado la evidencia de las intervenciones con smartphones dirigidas al consumo de alcohol de riesgo en distintos grupos de población, concluyendo que la evidencia de su eficacia es incierta. El beneficio clínico de las intervenciones adaptativas justo a tiempo basadas en aplicaciones diseñadas específicamente para abordar el uso de sustancias ilícitas se resumió recientemente en una revisión sistemática, que concluyó que la evidencia de su valor terapéutico es mixta y que faltan ensayos de eficacia con la potencia adecuada.

Resumen de Aplicaciones en Todas las Condiciones: De la base de evidencia en rápida evolución disponible, se desprende que las intervenciones basadas en aplicaciones tienen una eficacia establecida en el automanejo de la depresión y la ansiedad. Sin embargo, la evidencia es mixta en cuanto a su papel en la mejora del bienestar, el manejo clínico de los trastornos del estado de ánimo, la esquizofrenia/psicosis, los trastornos alimentarios y los trastornos por uso de sustancias. Se necesita más investigación para estudiar estas intervenciones con métodos más rigurosos, como placebos digitales y diseños de ensayos factoriales; investigar los mecanismos de trabajo de estos dispositivos; explorar formas innovadoras de integrar estas tecnologías en la práctica para asegurar que alcancen su potencial como herramientas escalables; y construir modelos de predicción clínica que ayuden a seleccionar el mejor enfoque de tratamiento disponible para cada paciente dado su perfil y progreso continuo.

Desafíos en la Participación del Usuario

Uno de los desafíos más citados para la utilización de las herramientas digitales de salud mental es la baja participación (engagement), que se refiere a la falta de adopción y/o la escasa adherencia a las intervenciones por parte de los usuarios. Incluso entre las personas que aceptan participar en un estudio sobre una aplicación de salud mental, hasta el 50% nunca descarga la aplicación. Además, es probable que quienes la descargan no la usen durante más de unos pocos días, y aún menos completan todo el programa de tratamiento. Por ejemplo, un estudio encontró que casi la mitad de los participantes asignados a las populares aplicaciones Headspace y Smiling Mind informaron no haber vuelto a usar la aplicación después de diez días. Otro estudio sobre Headspace encontró que solo el 2% de los empleados estresados completaron todas las sesiones de meditación prescritas. Los problemas de participación en los ensayos de aplicaciones de salud mental parecen ser un problema no localizado en entornos, poblaciones o grupos clínicos específicos.

La baja participación es un problema aún mayor en entornos del mundo real. La investigación de datos objetivos de uso en el mundo real de 93 aplicaciones populares de salud mental mostró una tasa de apertura diaria mediana del 4%, con una tasa de retención de alrededor del 3% en un período de 30 días. Una evaluación naturalista reciente de la aplicación para la depresión HeadGear mostró que, si bien hubo más de 26,000 nuevas descargas durante el período de estudio, solo hubo 90 usuarios activos diarios promedio, y menos del 6% de los que comenzaron el componente de desafío de 30 días de la aplicación lo completaron en su totalidad. Otro estudio reciente examinó datos objetivos de participación de 158,930 personas que descargaron la aplicación MoodTools disponible públicamente. Los análisis mostraron que casi el 50% nunca inició sesión en la aplicación una segunda vez, un tercio de las sesiones activas duraron entre 0 y 10 segundos, y menos del 1% de las sesiones ocurrieron después de un período de inactividad de 3 meses a 1 año. Conocer las causas de la baja participación es necesario para desarrollar soluciones. Los factores que probablemente contribuyen a la baja participación incluyen la mala usabilidad, la falta de diseño centrado en el usuario, las preocupaciones sobre la privacidad, el escepticismo sobre los beneficios/utilidad, las habilidades de alfabetización digital limitadas y la falta de características de personalización.

Abordar la Participación a Través del Ajuste Personalizado y la Integración en la Vida Diaria: Revisiones sistemáticas informan que el contenido personalizable y personalizado que se alinea con los valores y la cultura de los usuarios fomenta una mejor participación, mientras que los enfoques de "talla única" son menos atractivos. Las intervenciones digitales de salud mental deben alinearse mejor con las necesidades y expectativas de los usuarios y adaptarse para ser inclusivas para grupos minoritarios y por edad. Se ha informado que los recordatorios y evaluaciones personalizables son beneficiosos para mejorar la participación. Se ha sugerido que el coaching personalizado podría permitir que las intervenciones digitales de salud mental se alineen mejor con las necesidades de los usuarios finales. Las limitaciones de tiempo a menudo se mencionan como barreras considerables para la participación. Los usuarios a menudo informan que olvidan la intervención digital o luchan por interactuar con ella, particularmente durante períodos de estrés, lo que indica algunos desafíos para integrar estas herramientas en la vida diaria. Los usuarios finales tienen más probabilidades de participar en intervenciones digitales de salud mental cuando estas son flexibles y pueden integrarse en sus rutinas diarias.

Abordar la Participación a Través de la Inclusión y la Confianza: Las cuestiones de seguridad siguen siendo factores críticos que influyen en la participación del usuario final en las intervenciones digitales de salud mental. Las barreras incluyen preocupaciones sobre la privacidad, el acceso no autorizado, la seguridad y protección de los datos, y la falta de confidencialidad. Una mayor confianza en las herramientas digitales se puede fomentar proporcionando formas seguras de registrar información, asegurando sólidas medidas de protección de datos y una comunicación clara de la configuración de privacidad.

Los esfuerzos recientes para abordar estas barreras de participación han mostrado resultados alentadores. El uso de principios de codiseño, reuniendo las necesidades, preferencias y comentarios de la población objetivo, ha generado aplicaciones de salud mental con calificaciones más altas de usabilidad, satisfacción y adherencia. La entrega de intervenciones que facilitan la aceptación (como capacitación o videos educativos breves que proporcionan información confiable sobre el papel de las intervenciones digitales y abordan preocupaciones y conceptos erróneos comunes) ha demostrado mejorar la motivación, las actitudes positivas y la autoeficacia, y reducir la ansiedad digital, las preocupaciones de seguridad y el escepticismo, lo que parece traducirse en una mayor adopción y adherencia.

Abordar la Participación a Través del Apoyo Humano: Los problemas técnicos (incluidos los errores, los desafíos de usabilidad y accesibilidad) son barreras importantes que dificultan la participación. Las barreras a la participación incluyen problemas con la conexión a Internet y que las intervenciones digitales de salud mental no sean accesibles en un smartphone. Los participantes rurales enfrentan barreras únicas en términos de acceso limitado a Internet y mala conectividad.

Múltiples revisiones informan que la orientación profesional (ya sea de terapeutas, coaches, consejeros u otros profesionales de la salud) es crucial para la participación y la adherencia del usuario. Los usuarios finales prefieren consistentemente las intervenciones digitales de salud mental que incluyen apoyo profesional, encontrándolas más atractivas y seguras que las intervenciones sin guía o autodirigidas, que podrían considerarse impersonales o angustiosas. Algunas revisiones informan que los usuarios finales prefieren una intervención digital de salud mental como complemento a la terapia presencial existente en lugar de un reemplazo. Es importante destacar, sin embargo, que las actitudes negativas de los proveedores de atención médica podrían disminuir la participación del usuario final.

La inclusión de apoyo humano en las intervenciones digitales de salud mental puede ser flexible. Por ejemplo, los terapeutas podrían participar directamente en la facilitación de las intervenciones o en el envío de recordatorios. Algunos usuarios finales informan satisfacción con el apoyo instantáneo a través de canales digitales como el chat o el correo electrónico, mientras que otros enfatizan el valor de las interacciones estructuradas con los coaches. Las respuestas infrecuentes o retrasadas de los profesionales se informan como barreras para la participación. Las interacciones regulares y la personalización de la retroalimentación de los profesionales durante la entrega de las intervenciones digitales de salud mental son consideradas esenciales por los usuarios finales para mantener la participación y sentirse apoyados. Esto refuerza el potencial de roles como el de los navegadores digitales para mejorar las tasas de participación y los resultados terapéuticos.

Abordar la Participación a Través de Intervenciones Adaptativas Justo a Tiempo (JITAI): Las JITAI son un enfoque innovador que aprovecha los dispositivos móviles para recopilar datos en tiempo real de sensores o la entrada del usuario, lo que les permite entregar "microintervenciones" breves y personalizadas en momentos precisos en que los individuos más las necesitan o son más receptivos al apoyo. Por ejemplo, una intervención de este tipo fue diseñada para apoyar el abandono del tabaco mediante la entrega de breves ejercicios de atención plena cuando los individuos informaban un aumento del afecto negativo o comportamientos de fumar. Al alinear el apoyo con las necesidades inmediatas del usuario, las JITAI pueden mejorar la efectividad y la participación del tratamiento a través de una mayor personalización.

Aunque se han realizado numerosos ensayos de JITAI para condiciones de salud, existe una brecha de investigación significativa en el desarrollo y prueba de estas intervenciones para problemas de salud mental. Se ha logrado cierto progreso en condiciones de salud mental donde los patrones de comportamiento son más discretos y medibles, como los trastornos alimentarios, la prevención del suicidio y las conductas adictivas. Por ejemplo, una JITAI dirigida a la adicción a los opioides en el dolor crónico activó ejercicios de atención plena cuando se detectó estrés a través de un reloj inteligente. Una JITAI para la depresión y ansiedad en jóvenes (Mello), dirigida al pensamiento negativo repetitivo (rumia y preocupación), mostró efectos moderados a grandes durante seis semanas en un ECA piloto. Otro ECA piloto de una JITAI para la rumia depresiva en adultos encontró que la intervención mostró una mayor mejora en la rumia en relación con una condición de control. Finalmente, un ensayo piloto de una JITAI dirigida al sueño en veteranos encontró que el uso de la aplicación junto con el apoyo clínico mejoró los resultados del sueño. Si bien los resultados iniciales son prometedores, se necesita más desarrollo junto con los ECA para evaluar a fondo la eficacia de las JITAI en una variedad de condiciones de salud mental y determinar empíricamente si pueden aumentar la participación.

Abordar la Participación a Través de la Alfabetización Digital: La eficacia de las intervenciones digitales de salud mental ha estado estrechamente ligada a factores como la alfabetización digital, la familiaridad con la tecnología y la disponibilidad de capacitación. Las habilidades tecnológicas limitadas y la baja alfabetización digital entre los usuarios son barreras sustanciales para el uso efectivo de las intervenciones digitales, y estos problemas se agravan cuando los usuarios finales se enfrentan a barreras tecnológicas. Los programas diseñados para enseñar alfabetización digital a personas con enfermedades mentales graves han mostrado resultados piloto prometedores y ofrecen una solución tangible que debería expandirse. Las creencias positivas sobre la tecnología y la comprensión de sus beneficios aumentan la participación, mientras que la baja autoeficacia en el uso de la tecnología plantea un desafío. La mayor exposición a la tecnología mejoró la comodidad de los jóvenes de las Primeras Naciones y sus familias con el tiempo al usar intervenciones digitales de salud mental. La capacitación y el apoyo son esenciales para mejorar las habilidades digitales, la confianza y la participación general en las intervenciones digitales, particularmente para los usuarios que inicialmente tienen dificultades con la tecnología.

Abordar la Participación a Través de la Influencia Social: Se informa que la influencia social juega un papel crítico en la participación del usuario final en las intervenciones digitales de salud mental. La influencia positiva de los compañeros y la familia emerge consistentemente como un factor que fomenta la adopción inicial y la participación sostenida. La participación familiar aumenta con el tiempo con el uso repetido de la tecnología, y el intercambio de tareas con familiares o amigos apoya la práctica regular de los usuarios finales. Sin embargo, la presencia de la familia o los cuidadores puede inhibir la discusión abierta en adultos mayores y en foros comunitarios. Las características relacionadas con la conexión social en las intervenciones digitales de salud mental, como el apoyo de pares, los foros comunitarios y la participación familiar, son valoradas en los estudios y contribuyen a la retención de usuarios. Sin embargo, estas características también podrían generar sentimientos de aislamiento y desvinculación.

Desafíos en la Implementación

La traducción de prácticas basadas en la evidencia a un uso en el mundo real es un desafío cada vez más reconocido en la investigación de la salud mental. Menos del 50% de las innovaciones clínicas se adoptan en la práctica, y las que se adoptan a menudo tardan entre 17 y 20 años en hacerlo. Este desafío es particularmente crítico en la salud mental digital, donde los beneficios percibidos de accesibilidad, alcance y escalabilidad son impulsores clave del interés, la financiación y la innovación, pero existen pocos ejemplos de éxito en la implementación. Esto subraya la necesidad de enfoques sistemáticos para cerrar la brecha entre el conocimiento y la práctica en la salud mental digital, y la ciencia de la implementación proporciona estos enfoques.

Barreras y Facilitadores en la Implementación de Herramientas Digitales: Una creciente cantidad de investigación ha identificado barreras y facilitadores en múltiples niveles en la implementación de intervenciones digitales de salud mental, alineándose con los dominios descritos en marcos clave como el Marco Consolidado para la Investigación de la Implementación.

Nivel del Profesional: El personal clínico de los servicios de salud mental puede desempeñar un papel fundamental en la traducción de las intervenciones digitales de salud mental a la atención rutinaria. Los factores que influyen en la motivación, la capacidad y la oportunidad de los clínicos son clave para una implementación exitosa. A pesar del alto interés en el apoyo digital generado por la pandemia de COVID-19, las percepciones negativas, como las preocupaciones sobre la calidad de las intervenciones digitales en comparación con la atención presencial y los problemas de privacidad, siguen siendo barreras significativas. Además, la escasa alfabetización digital y la falta de confianza en el uso de herramientas digitales pueden impedir la adopción por parte de los clínicos, lo que se agrava con las preocupaciones sobre la seguridad y la gestión de riesgos en los espacios digitales. Además, las preocupaciones sobre el posible impacto en la relación terapéutica, con las intervenciones digitales a menudo percibidas como impersonales o "frías", también actúan como barreras.

Al igual que muchos profesionales con competencias establecidas, los clínicos pueden resistirse a los cambios en la práctica, creando un obstáculo adicional. Esto resalta la importancia de la capacitación en el espacio digital, que no ha seguido el ritmo del rápido desarrollo de las herramientas digitales y su creciente base de evidencia, especialmente en torno a la IA generativa y los LLM. Si bien la capacitación se encuentra entre los facilitadores más citados para la implementación digital a nivel clínico, la investigación reciente revela una falta de contenido sobre intervenciones digitales de salud mental en los programas de capacitación clínica. Además, la naturaleza de alto estrés y alta demanda de muchos servicios de salud mental, y la gran carga que recae sobre los clínicos, deben reconocerse, lo que puede limitar las oportunidades para aprender, comprender e integrar las intervenciones digitales, enfatizando aún más la necesidad de que la capacitación en competencias digitales ocurra antes de que los clínicos sean contratados en los servicios de salud mental. Los factores anteriores también afectan la motivación, la capacidad y la oportunidad a nivel de liderazgo, donde la falta de apoyo activo o recursos para la implementación digital puede crear barreras significativas dentro de los servicios.

Los facilitadores a nivel del profesional incluyen la capacitación, el codiseño y la coproducción con los clínicos, y la creencia en un futuro digital para la atención de la salud mental. La participación de los clínicos en el proceso de diseño aumenta su compromiso y garantiza que las herramientas digitales mejoren su trabajo de manera significativa. Los líderes motivados y con mentalidad de innovación que demuestran, modelan y son responsables también son fundamentales para impulsar la implementación. Además, la integración de la salud mental digital en los planes de estudio para los clínicos en formación construiría competencias digitales antes y ayudaría a cambiar las expectativas sobre los futuros roles clínicos, abordando algunas de las barreras para la adopción digital. En conjunto, estas estrategias pueden abordar las barreras a nivel individual y crear una fuerza laboral mejor equipada para adoptar la transformación digital en la atención de la salud mental.

Nivel del Servicio: Varios determinantes a nivel de servicio se relacionan tanto con las características del entorno como con los factores involucrados en la prestación de la implementación. Las barreras significativas son la falta de alineación entre las intervenciones digitales de salud mental y los flujos de trabajo existentes, la compatibilidad entre la atención digital y la presencial, y la prioridad percibida de las intervenciones digitales en comparación con tareas clínicas críticas, como responder a emergencias. Aunque la interoperabilidad y la integración con los sistemas tecnológicos existentes se proponen como soluciones, los ejemplos en el mundo real siguen siendo escasos, debido a la alta complejidad y variabilidad de los sistemas tecnológicos utilizados en los entornos de atención.

El valor de codiseñar herramientas digitales con las partes interesadas del servicio es claro. De la misma manera que el campo ahora reconoce la importancia del diseño centrado en el usuario y la investigación participativa en el desarrollo y evaluación de las intervenciones digitales de salud mental, una comprensión temprana de los factores contextuales es clave para los modelos de escalabilidad que incluyen la integración y la implementación. La participación de las partes interesadas del servicio puede apoyar mejor un ajuste entre la tecnología y la práctica, y asegurar que las herramientas digitales mejoren y complementen, en lugar de competir con, las tareas clínicas. La disponibilidad y fiabilidad de la tecnología en los servicios de salud mental, especialmente en áreas remotas o con pocos recursos, es una barrera adicional. Además, la escasez de personal y la rotación de personal también obstaculizan la implementación y la sostenibilidad, ya que quienes han desarrollado experiencia y confianza en las intervenciones digitales de salud mental pueden ser reemplazados por profesionales menos experimentados, lo que subraya el papel clave de los programas de capacitación realizados antes de que los clínicos sean contratados en los servicios.

Los facilitadores de la implementación en el ámbito de los servicios incluyen la dotación de recursos, infraestructura y personal adecuados, así como la colaboración y comunicación entre los miembros del equipo o el personal de servicio. Nuevos roles como el de los navegadores digitales también pueden ayudar a aliviar los problemas de personal cuando los clínicos necesitan apoyo para utilizar de manera óptima las tecnologías digitales de salud mental en la atención.

Nivel del Sistema: Las barreras a nivel del sistema incluyen problemas políticos, regulatorios y financieros. Los marcos regulatorios y de reembolso siguen siendo un desafío continuo. Las regulaciones poco claras, restrictivas y no adecuadas para el propósito plantean barreras para la implementación de la salud mental digital. Por el contrario, las regulaciones que exigen privacidad y protección de datos pueden dar forma al ecosistema de la salud digital, influyendo en la confianza en las intervenciones digitales de salud mental tanto entre los clínicos como entre los usuarios.

La certificación o aprobación de intervenciones específicas puede facilitar su implementación, junto con su integración en las guías clínicas. En muchos países occidentales, como Estados Unidos y Australia, las agencias reguladoras no aplican activamente los requisitos regulatorios o de certificación para las intervenciones digitales que caen bajo el ámbito del bienestar o de bajo riesgo. Sin embargo, el panorama regulatorio está evolucionando rápidamente. Por ejemplo, el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y el gobierno australiano han introducido marcos como los Criterios de Evaluación de Tecnología Digital y los Estándares Nacionales de Seguridad y Calidad de la Salud Mental Digital, respectivamente, con implicaciones significativas para la futura financiación gubernamental. En Alemania, el sistema de Aplicación de Salud Digital (DiGA) ha vinculado la aprobación regulatoria con el reembolso. La FDA de EE. UU. ha emitido recientemente varias nuevas directrices para las tecnologías de salud digital que probablemente previsualizarán la futura regulación y aplicación. Se están tomando decisiones sobre si los códigos de facturación de Medicare de EE. UU. anunciados recientemente para reembolsar las intervenciones digitales de salud mental estipularán que estas intervenciones deben ser aprobadas por la FDA para calificar para el reembolso. Por lo tanto, el espacio regulatorio y de reembolso es dinámico, con frecuentes consultas y revisiones, lo que indica que, si bien se están logrando avances, mantenerse al tanto de los desarrollos requiere una estrecha supervisión de las políticas y procesos relevantes.

Nuevos Desarrollos: Las barreras y facilitadores mencionados anteriormente se han centrado en la implementación de intervenciones digitales de salud mental en entornos de atención de la salud mental, lo que refleja el enfoque predominante de la investigación actual. Sin embargo, también existe una literatura naciente que explora la integración de estas intervenciones en escuelas y entornos educativos, lugares de trabajo y servicios comunitarios. Dada la flexibilidad y adaptabilidad de las intervenciones digitales para "encontrar a las personas donde están", es crucial que la investigación de la implementación se extienda más allá de los entornos de atención tradicionales.

Además, la mayor parte del progreso en la investigación de la implementación de la salud mental digital se ha centrado en identificar y comprender las barreras y facilitadores. Se sabe menos sobre qué estrategias de implementación pueden facilitar el uso en el mundo real y bajo qué condiciones. Una excepción notable reciente es el ensayo ImpleMentAll, que probó un kit de herramientas de implementación personalizado para la TCC basada en Internet (iCBT) frente a la "implementación habitual" en Europa y Australia. Los resultados indicaron que el kit de herramientas tuvo un efecto pequeño pero estadísticamente significativo en el grado en que la iCBT se considera una parte normal del trabajo dentro del contexto. Para apoyar la investigación sobre estrategias y resultados de implementación en el espacio digital, los métodos del pipeline de investigación tradicional deben ser reemplazados por métodos que desarrollen y prueben intervenciones digitales de salud mental dentro de los contextos del mundo real en los que se implementarán o escalarán. Un diseño de este tipo es el ensayo híbrido de implementación-efectividad, que evalúa tanto la efectividad como la implementación en diferentes grados. Al adoptar estas y otras metodologías novedosas e involucrar a equipos multidisciplinares, incluyendo a las partes interesadas clave y a los científicos de la implementación, la próxima generación de intervenciones digitales de salud mental, particularmente en áreas en expansión como la inteligencia artificial y la realidad virtual, puede tener una base más sólida para la implementación y el impacto a gran escala.

Salud Mental Digital para Minorías y Contextos de Bajos Recursos

El potencial de la salud mental digital para aumentar el acceso a la atención se discute a menudo en relación con la satisfacción de las necesidades de atención insatisfechas en comunidades históricamente marginadas, minorías culturales y entornos de bajos recursos. Sin embargo, los enfoques digitales podrían tener efectos no deseados de exclusión sin un enfoque concomitante en el acceso y la alfabetización digital. Esta sección revisa cómo la salud mental digital está evolucionando para satisfacer estas importantes necesidades y asegurar que ningún paciente se quede atrás.

Comunidades Históricamente Marginadas y Minorías Culturales: Las comunidades históricamente afectadas por la discriminación, la marginación y el estigma, como las minorías raciales y étnicas, las poblaciones LGBTQ+ y las comunidades de bajos ingresos, experimentan disparidades en el acceso y el tratamiento de la salud mental. Estas minorías tienden a tener una mayor prevalencia de problemas de salud mental comunes, pero son menos propensas a buscar tratamiento profesional y más propensas a abandonar prematuramente la atención, además de experimentar síntomas persistentes. Si se implementa hábilmente, el auge de la salud mental digital puede ayudar a reducir estas disparidades al aumentar el acceso a la atención, reducir los costos, disminuir el estigma asociado con la búsqueda de atención en entornos presenciales y involucrar a las comunidades desatendidas.

La investigación sobre aplicaciones de salud mental no personalizadas para estas poblaciones sugiere que no han cumplido la promesa de ampliar el acceso y la utilización. Un estudio reciente sobre una aplicación de meditación gratuita encontró que los afroamericanos tenían muchas menos probabilidades de acceder y utilizar la aplicación. Como la evidencia de la investigación en psicoterapia muestra consistentemente, las intervenciones adaptadas culturalmente son más eficaces que las no adaptadas. Los esfuerzos efectivamente adaptados que atraigan y involucren a personas de comunidades desatendidas serán críticos también en la salud mental digital. Una revisión sistemática y metaanálisis reciente encontró que las intervenciones digitales de salud mental adaptadas culturalmente para minorías raciales y étnicas produjeron un efecto grande y significativo en todos los resultados en comparación con las condiciones de lista de espera y tratamiento habitual. Se destacó la falta de investigación con poblaciones negras e indígenas. También se han probado programas digitales de salud mental adaptados en minorías sexuales y de género, una población muy afectada por la discriminación, el estigma, la adversidad temprana en la vida y preocupaciones de salud mental más prevalentes en comparación con sus contrapartes heterosexuales.

Mejorar el acceso y la participación es uno de los desafíos más importantes para los diseñadores de programas de salud mental digital al adaptar tales esfuerzos a las comunidades desatendidas. Para ello, el empleo de diseños participativos, como el método de investigación participativa basada en la comunidad, puede ser fructífero para desarrollar contenido específico de la comunidad y culturalmente relevante y mejorar el diseño de la entrega (p. ej., frecuencia, dosis) y las estrategias de participación (p. ej., recordatorios, intervenciones de pares, mensajes personalizados). Esto puede ser particularmente pertinente para las comunidades históricamente marginadas para superar posibles barreras como la desconfianza en los sistemas de atención médica tradicionales y la investigación médica, el estigma en la búsqueda y recepción de servicios de salud mental, y las cuestiones relacionadas con la alfabetización y el idioma.

El desarrollo y la evaluación de las intervenciones digitales de salud mental para poblaciones históricamente marginadas aún están en sus inicios, y se necesita mucho trabajo para comprender los mejores enfoques para subgrupos de poblaciones minoritarias y los resultados. Con el avance y el crecimiento de la tecnología, el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la salud mental digital con individuos y grupos marginados ha sido un área de promesa y precaución, y requiere una investigación más profunda y con propósito. Por ejemplo, un estudio reciente evaluó un chatbot de auto-referencia personalizado facilitado por IA en el Reino Unido, y encontró que los aumentos en las referencias fueron particularmente pronunciados entre las personas no binarias de género y las minorías étnicas, siendo la necesidad de tratamiento de los participantes, así como la naturaleza libre de humanos del chatbot (lo que reduce la probabilidad de interacciones estigmatizantes con un proveedor), posibles contribuyentes. A pesar de la promesa de la IA y el aprendizaje automático para las intervenciones personalizadas, podrían exacerbar las disparidades de salud al mostrar sesgos contra grupos marginados y desatendidos debido a algoritmos y predicciones construidas sobre datos que reflejan sesgos sociales. Validar modelos computacionales con poblaciones minoritarias, entrenar la inteligencia artificial para superar los sesgos sociales y explorar cómo la IA y el aprendizaje automático pueden facilitar o dificultar el abordaje de los factores que conducen a las disparidades de salud mental, incluidas las desigualdades estructurales, son cuestiones importantes para esta área en el futuro.

Países de Ingresos Bajos y Medianos (PIBM) y Entornos de Bajos Recursos: A nivel mundial, existen importantes disparidades en el acceso a la atención de la salud mental, y la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha pedido acciones para abordar esta desigualdad como un importante desafío de salud global. Se estima que entre el 76% y el 85% de los casos graves de salud mental en los PIBM no reciben tratamiento debido a la escasez de recursos y profesionales capacitados. Hoy en día, las personas en los PIBM poseen cada vez más smartphones y desean utilizarlos para la salud. Sin embargo, la investigación en salud mental digital sigue siendo relativamente escasa. Una revisión sistemática realizada en 2020 encontró 22 estudios controlados que emplearon intervenciones psicológicas basadas en dispositivos móviles/Internet en entornos de PIBM, la mayoría de los cuales se realizaron en Asia (59%) y se centraron en adultos con depresión, ansiedad, TEPT o síntomas de uso de sustancias elevados.

Otra revisión sistemática descubrió 55 estudios que realizaron la adaptación cultural de las intervenciones de salud mental basadas en Internet y dispositivos móviles en entornos de PIBM, o con migrantes y pueblos indígenas en países de altos ingresos. El estudio proporcionó una taxonomía de 17 componentes de adaptación cultural que van desde el contenido hasta los aspectos metodológicos (p. ej., funciones, estética) y procedimentales (p. ej., quién está involucrado, cómo se recopila la información), y destacó la complejidad de situar y adaptar las intervenciones digitales en nuevos contextos culturales. Se necesita más evidencia de regiones y poblaciones más diversas.

Además de las herramientas digitales de salud mental en roles clínicos directos, existe un gran potencial para que las intervenciones digitales aborden las necesidades de capacitación, reduzcan la carga de atención de los proveedores y los sistemas de atención de salud mental, y desarrollen la capacidad local en entornos de PIBM con pocos recursos. Esto puede incluir la participación de proveedores laicos (es decir, navegadores digitales) como parte del espectro de atención de prevención a tratamiento. Por ejemplo, para abordar el aumento del suicidio entre adolescentes en China y la falta de recursos en los sistemas escolares rurales de ese país, se desarrolló e implementó un programa localizado de "gatekeeper" para maestros a través de capacitación digital. En India, el estudio EMPOWER utiliza herramientas digitales para la capacitación y supervisión de proveedores no especializados.

Otra área relevante para la salud mental digital a nivel mundial es su aplicación para personas y comunidades afectadas por el creciente número de guerras y conflictos. Para ello, la salud mental digital puede ofrecer soluciones escalables para abordar los problemas de accesibilidad y proporcionar el apoyo en tiempo real necesario. Ejemplos de este trabajo incluyen un ECA reciente de una intervención de salud digital guiada por la OMS para la depresión (Step by Step) para refugiados sirios en el Líbano, y un ECA con refugiados en Alemania que encontró que un enfoque híbrido (que combina tratamiento digital con intervención presencial basada en la gravedad de los síntomas) era sostenible y rentable para la depresión. Una revisión reciente de las intervenciones digitales de salud mental para niños y adolescentes afectados por la guerra encontró que la mayoría de las intervenciones sufrían de lagunas, incluyendo que la mayoría de los programas no estaban cultural o lingüísticamente adaptados a sus contextos. La adaptación contextual adecuada a menudo requiere tiempo y recursos, y la mejor manera de adaptar una intervención de salud digital basada en la evidencia para comunidades afectadas por conflictos en tiempos de necesidad sigue siendo un desafío. Es fundamental evaluar y asegurar que tales intervenciones no solo sean eficaces, sino también escalables, dadas las grandes poblaciones de refugiados y migrantes que necesitan atención.

Dado la significativa necesidad de abordar las necesidades de salud mental en los entornos de PIBM y los recursos limitados, los esfuerzos de salud mental digital en estos contextos deberían adoptar un enfoque de salud poblacional y expandirse más allá de un enfoque individual del paciente. Esto puede implicar la educación pública para aumentar la conciencia sobre la salud mental y reducir el estigma, así como la participación de personas clave en comunidades, escuelas y entornos familiares y laborales. El empleo de perspectivas de la ciencia de la implementación y la colaboración con los responsables de la formulación de políticas en las primeras etapas del proceso de investigación también podrían ser beneficiosos para ampliar los programas efectivos, aumentar el impacto y fomentar la traducción de la evidencia empírica a la práctica.

Conclusiones

El espacio de la salud mental digital está creciendo rápidamente, mucho más allá de las visitas tradicionales de telesalud. Han surgido rápidamente nuevas herramientas como los LLM, mientras que otras relativamente más antiguas, como las aplicaciones para smartphones y la realidad virtual, se han expandido rápidamente. Si bien cada herramienta ha ofrecido evidencia de impacto clínico, el impacto generalizado en el mundo real sigue siendo esquivo para todas. Este documento ha destacado muchos de los factores involucrados y ha propuesto soluciones prácticas. Aunque es imposible resumir un espacio tan vasto y en evolución de manera ordenada, deben destacarse dos puntos clave en torno a la naturaleza científica de la investigación en salud digital y la participación en el mundo real.

En primer lugar, la gran mayoría de la investigación revisada en este documento se centró en productos individuales, aplicaciones particulares, programas únicos de realidad virtual y modelos específicos de LLM. Este enfoque en la salud digital como una herramienta en lugar de los principios generalizables detrás de las herramientas ha obstaculizado el progreso científico. La investigación clínica requiere sinergias, que siguen siendo limitadas en el campo de la salud mental digital debido a la falta de métricas comunes y, en parte, a la falta de herramientas/software compartidos.

En segundo lugar, los resultados de la revisión subrayan que la conexión humana que apoya cualquiera de estas tecnologías es crítica para el impacto en el mundo real fuera de los estudios de investigación. La próxima generación de herramientas digitales debe ser mejor codiseñada, personalizada y receptiva a las necesidades del paciente. Estas herramientas también deben estudiarse, más allá de los ensayos de eficacia, a través de métodos que prioricen la validez externa y la generalizabilidad, como los diseños de investigación híbridos guiados por marcos de ciencia de la implementación. Con este enfoque, las nuevas herramientas pueden involucrar mejor a los clínicos y lograr la integración en sistemas clínicos complejos.

Existen muchos caminos para mejorar la investigación clínica y el uso en el mundo real de las herramientas digitales de salud mental. La medida en que las futuras intervenciones digitales de salud mental serán genuinamente beneficiosas para las personas con problemas de salud mental reflejará directamente la intersección del progreso en esos dos dominios.