Limitaciones de las nuevas tecnologías para el tratamiento de problemas de salud mental: una revisión exhaustiva

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Acaba de publicarse en World Psychiatry, la revista de mayor impacto en psiquiatría, una revisión en el que se analizan las posibilidades que ofrecen las nuevas herramientas tecnológicas para el tratamiento de problemas de salud mental. Creo que el tema es de gran interés por lo que lo que hago un amplio resumen del artículo. Su referencia es:

Torous, J., Linardon, J., Goldberg, S.B., Sun, S., Bell, I., Nicholas, J., Hassan, L., Hua, Y., Milton, A. and Firth, J. (2025), The evolving field of digital mental health: current evidence and implementation issues for smartphone apps, generative artificial intelligence, and virtual reality. World Psychiatry, 24: 156-174. https://doi.org/10.1002/wps.21299

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. El artículo "The evolving field of digital mental health: current evidence and implementation issues for smartphone apps, generative artificial intelligence, and virtual reality" (2025) de Torous et al. ofrece una visión exhaustiva de esta evolución, destacando los avances tecnológicos, la evidencia clínica de las intervenciones, los desafíos de la participación del usuario y la implementación, así como la necesidad de abordar las disparidades en el acceso a la atención. La pandemia de COVID-19 aceleró la expansión de la telesalud, especialmente las videollamadas, con la psiquiatría registrando el mayor uso en comparación con otras especialidades médicas. No obstante, la dependencia de la disponibilidad de los clínicos limitó la escalabilidad de la telesalud tradicional, y su crecimiento ya está disminuyendo, con las visitas de telesalud en 2024 siendo menos del 50% de su pico durante la pandemia. Esta situación subraya la insuficiencia de la telesalud por sí sola para aumentar sustancialmente el acceso y la calidad de los servicios de salud mental.

En este contexto, la salud digital asíncrona, que incluye aplicaciones de teléfonos inteligentes, realidad virtual y la inteligencia artificial generativa (incluidos los grandes modelos de lenguaje o LLMs), emerge como una oportunidad única para escalar la prestación de atención. Estas herramientas pueden funcionar como autoayuda, con apoyo de un "coach" o bajo la dirección de un clínico, ofreciendo flexibilidad y accesibilidad fuera de las interacciones inmediatas con los profesionales. Aunque el entusiasmo inicial por estas tecnologías es alto, persiste una notable brecha en la evidencia robusta del mundo real que impida su integración en la atención rutinaria. Las fallas recientes de la industria y las críticas a la investigación han puesto de manifiesto la necesidad de enfoques más rigurosos, incluyendo el uso de placebos digitales en ensayos controlados y una mayor transparencia en el intercambio de datos. El campo ha evolucionado de herramientas individuales a plataformas de prestación de atención, con modelos híbridos que combinan la telesalud tradicional y la salud digital asincrónica prometiendo aumentar el acceso y la calidad de la atención.

Este documento subraya la doble necesidad de avanzar en los fundamentos científicos de la salud mental digital y aumentar su aplicabilidad en el mundo real, abordando cinco temas principales: avances tecnológicos, evidencia de utilidad de las aplicaciones de smartphone, desafíos de participación, problemas de implementación y la necesidad de abordar las disparidades digitales.

I. Avances Tecnológicos Recientes

El campo de la salud mental digital está siendo revolucionado por las innovaciones en aplicaciones de teléfonos inteligentes, realidad virtual e inteligencia artificial generativa.

A. Aplicaciones de smartphone y fenotipado digital. Las aplicaciones de smartphone han ganado terreno como herramientas terapéuticas, algunas incluso aprobadas como dispositivos médicos por la FDA de EE. UU.. Sin embargo, su efectividad real en condiciones del mundo real sigue siendo incierta, lo que requiere una revisión crítica de la evidencia actual.

Más allá de las aplicaciones, los smartphones son también instrumentos poderosos para el fenotipado digital. Este enfoque utiliza los datos de los sensores de los teléfonos (patrones de sueño, períodos sedentarios) y la información del entorno (temperatura local, exposición a la luz, espacios verdes) para generar métricas de comportamiento. Esto proporciona contextos personalizados y trayectorias temporales sobre cómo los individuos experimentan la enfermedad mental. El fenotipado digital ha mostrado señales prometedoras con validez clínica en jóvenes y adultos. Las condiciones más estudiadas en este ámbito 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 trastornos del estado de ánimo.

A pesar de estos avances, el campo enfrenta barreras clave:

• Falta de estándares: No existen normas unificadas para la recopilación, procesamiento de datos y creación de características.

• Variabilidad de dispositivos: Los datos varían significativamente entre diferentes modelos y marcas de smartphones.

• Limitaciones en validación externa: La comparación de resultados y la generalizabilidad son difíciles debido a que cada estudio utiliza combinaciones diferentes de sensores y procesos.

Aunque los dispositivos wearables (vestibles) a veces se incluyen bajo el término "fenotipado digital", el artículo los categoriza como "actigrafía", destacando las diferencias en hardware adicional y la escalabilidad limitada en comparación con el uso de los smartphones existentes de los pacientes, que ofrecen un método de bajo costo. El éxito del fenotipado digital es crucial, ya que puede apoyar otros desarrollos de salud digital, como las intervenciones adaptativas "justo a tiempo" (JITAI) y la selección de medicamentos guiada por precisión. La estandarización de la recopilación y el procesamiento de datos, junto con la protección de la privacidad y la gobernanza de datos, son esenciales para generar confianza y avanzar en el campo.

B. Realidad Virtual (RV) La realidad virtual se perfila como una innovación significativa en el tratamiento de la salud mental, abordando la limitación de las intervenciones tradicionales que suelen restringirse a entornos clínicos y dependen del recuerdo del paciente para aplicar técnicas terapéuticas en la vida diaria. La evidencia creciente apoya la eficacia de las intervenciones basadas en RV en diversas condiciones de salud mental.

La capacidad de la RV para recrear entornos del mundo real ha sido particularmente efectiva en la terapia cognitivo-conductual (TCC) aumentada por RV (RV-TCC). La mayoría de los ensayos controlados aleatorios (ECA) de RV-TCC se han realizado en trastornos de ansiedad, demostrando superioridad frente a listas de espera o controles de psicoeducación. También ha mostrado efectos superiores para el trastorno de ansiedad social en comparación con controles de lista de espera. Estos hallazgos son consistentes con estudios en psicosis, trastorno de estrés postraumático (TEPT) y fobias específicas, donde la RV-TCC es generalmente tan efectiva como la TCC tradicional.

Además de la TCC, los tratamientos de RV se han desarrollado para apoyar la recuperación psicosocial y funcional, especialmente en trastornos que dificultan el funcionamiento rutinario, como la esquizofrenia, el autismo y el trastorno por déficit de atención/hiperactividad (TDAH). En estas condiciones, la RV puede mejorar las habilidades de la vida diaria, incluyendo tareas sociales y vocacionales, al proporcionar un espacio seguro para practicar en escenarios relevantes. Sin embargo, los resultados han sido mixtos en algunos ensayos, sin diferencias significativas en comparación con condiciones activas de relajación en RV.

La RV también se integra eficazmente en otras modalidades terapéuticas, como las intervenciones de relajación, siendo igual o más efectivas que los enfoques no basados en RV para reducir el estrés y la ansiedad a corto plazo, y más eficientes en recursos. Ha demostrado potencial para mejorar los enfoques de la "tercera ola" de la TCC, como el mindfulness, la terapia de aceptación y compromiso (ACT) y la terapia dialéctico-conductual (TDC), al permitir la práctica de habilidades de tolerancia a la angustia en entornos inmersivos y controlados.

A pesar de la evidencia de eficacia, existen pocos tratamientos de RV disponibles para el consumidor. Los desafíos principales son la escalabilidad y la rentabilidad. Los costos asociados con el hardware de alta calidad, el desarrollo de software y la capacitación de los clínicos siguen siendo barreras significativas. Además, es crucial desarrollar estrategias para hacer estas intervenciones accesibles en áreas con pocos recursos.

C. Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) La inteligencia artificial generativa ha despertado un interés sin precedentes en la salud mental. Esta rama de la IA es única porque puede crear contenido novedoso, como conversaciones o imágenes, basándose en los datos y patrones en los que ha sido entrenada. El lanzamiento público de ChatGPT 3.5 impulsó el interés y un rápido avance en su uso para la salud mental.

Una nueva generación de chatbots impulsados por IA está reemplazando a los primeros chatbots basados en reglas. Estos sistemas anteriores, que dependían de guiones predefinidos y árboles de decisión, eran limitados en el manejo de interacciones complejas y no podían procesar texto libre ni mantener el contexto en conversaciones de múltiples turnos. Aunque ofrecían la ventaja de la previsibilidad y el riesgo reducido de errores (ejemplos: versiones de Wysa y Woebot), las IAG presentan nuevos desafíos. En 2023, el código de una IAG incrustado en un chatbot para trastornos alimentarios generó declaraciones perjudiciales, lo que llevó a su eliminación en días. Esto resalta la importancia de considerar problemas subyacentes como sesgos, errores sutiles y errores más evidentes (conocidos como "alucinaciones") al evaluar el potencial y los riesgos de los modelos de IAG.

Los LLMs, entrenados en vastos conjuntos de datos de internet, abordan muchas de las limitaciones de los sistemas basados en reglas. Su capacidad para generar respuestas similares a las humanas los convierte en herramientas valiosas e incluso en compañeros virtuales. Los usuarios aprecian su habilidad para manejar diversas entradas, exhibir rasgos de personalidad y responder empáticamente, lo que mejora el soporte de salud mental personalizado. Los LLMs pueden demostrar un comportamiento consistente en los rasgos de personalidad del "Big Five" e incluso superar a los humanos en tareas como el reconocimiento de la ironía y las falsas creencias. Además, sus capacidades multimodales les permiten procesar no solo texto, sino también entradas de voz e imagen, expandiendo su versatilidad.

La investigación preliminar ha demostrado el potencial de los LLMs en varias etapas de la atención de salud mental, aunque gran parte de este trabajo aún no ha sido replicado:

• Prevención: ofrecen psicoeducación personalizada de bajo riesgo, utilizando recursos de alta calidad para aumentar la conciencia sobre la salud mental.

• Detección de recaídas o inicio: resultados prometedores en la predicción de riesgos, con modelos como GPT-4 acercándose a la precisión clínica en la identificación de ideación suicida y otros indicadores de crisis.

• Diagnóstico: pueden facilitar evaluaciones basadas en datos de problemas de salud mental, a veces igualando la capacidad de los clínicos, por ejemplo, en la predicción de puntuaciones de depresión.

• Optimización del tratamiento: ayudan en la selección de medicamentos e intervenciones terapéuticas, aprovechando los datos específicos del paciente.

• Intervención en crisis: pueden proporcionar elementos de asesoramiento en crisis, aunque este uso conlleva un alto riesgo de daño.

• Terapia y asesoramiento continuo: se han aplicado para mejorar el acceso a servicios de salud mental rutinarios mediante el análisis de resultados de terapia pasados.

A pesar de la creciente popularidad, el campo de los chatbots impulsados por LLMs sigue poco explorado, con desafíos clave como:

• Falta de transparencia: la opacidad en los datos de entrenamiento y la explicabilidad de los modelos.

• Sesgos y estigma: los modelos se entrenan parcialmente con datos de redes sociales, lo que puede introducir sesgos y estigma relacionados con la salud mental. Un ejemplo en 2022 mostró imágenes estigmatizantes generadas en respuesta a preguntas sobre la esquizofrenia.

• Razonamiento social complejo: aún tienen dificultades con el razonamiento social complejo, lo que subraya la brecha entre el razonamiento impulsado por la IA y la cognición humana.

• Falta de estándares de evaluación: no existen estándares de evaluación ampliamente utilizados para los chatbots LLM, lo que dificulta la comparación y evaluación de su evolución.

Aunque los LLMs tienen el potencial de ofrecer compañía similar a la humana y conversaciones convincentes debido a la naturaleza basada en reglas del lenguaje, la psiquiatría está menos basada en reglas, con debates en curso sobre la nosología y la etiología. Esto significa que los LLMs seguirán enfrentando desafíos debido a la escasez de datos de entrenamiento de alta calidad. A pesar de esto, algunas personas ya encuentran beneficios al interactuar con los LLMs.

La incertidumbre actual sobre el uso de los LLMs por parte de los pacientes contrasta con su rápida evolución en la documentación clínica. Tienen un potencial transformador en herramientas dirigidas a los clínicos, como la documentación de encuentros clínicos, lo que podría ahorrar horas de escritura de notas. Otros esfuerzos incluyen el uso de la IA para capacitar a no clínicos, entrenar a clínicos y ofrecer apoyo a la toma de decisiones clínicas.

Estos avances podrían representar un cambio de paradigma en la fuerza laboral y la capacitación, facilitando una atención basada en la evidencia y la medición. Para que los LLMs impulsen realmente la investigación y las tendencias de atención en salud mental, el campo necesita unificar el trabajo bajo estándares claros y procedimientos de seguridad. Ya han surgido problemas éticos que han llamado la atención internacional, como el caso del chatbot de trastornos alimentarios y un caso en el que se dijo explícitamente a personas que buscaban ayuda que interactuaban con un humano cuando en realidad era un LLM. Sin estos estándares y consideraciones de seguridad, los logros técnicos impresionantes de los LLMs podrían tener un papel limitado en la atención clínica más allá de la documentación.

II. Intervenciones con aplicaciones de smartphone

El acceso a internet es ahora más común a través de smartphones que de computadoras. Se estima que hay unas 10.000 aplicaciones de salud mental en el mercado, un paisaje dinámico donde nuevas apps surgen y otras desaparecen. Si bien algunas son duraderas como PTSD Coach, la mayoría son menos estables. Dado que gran parte de la investigación en salud mental digital se centra en las aplicaciones de smartphone, esta sección las cubre en detalle.

Es crucial considerar los beneficios junto con los riesgos y eventos adversos, los cuales a menudo no se informan adecuadamente en los estudios de salud digital. Aunque algunas preocupaciones, como que la tecnología aumente la paranoia en personas con esquizofrenia, han sido refutadas, los efectos negativos no son exclusivos de las apps y también se han reportado en intervenciones por internet, psicoterapias presenciales y tratamientos de realidad virtual.

Los efectos negativos de las aplicaciones pueden variar desde leves (frustración por fallos, aburrimiento) hasta graves (deterioro de los síntomas, aparición de nuevos síntomas, ideación suicida). Preocupa que muchas aplicaciones disponibles públicamente proporcionen contenido inexacto o no basado en tratamientos basados en la evidencia. Es difícil cuantificar la magnitud de los efectos negativos debido a la heterogeneidad de los diseños de estudio, las características de la muestra y los tipos de aplicaciones. No obstante, ensayos clínicos recientes en personas con enfermedades mentales graves han reportado tasas de efectos negativos de hasta el 20%. Esta situación dificulta la integración segura de las aplicaciones en la práctica clínica. Los futuros ensayos clínicos deben planificar la construcción de modelos de predicción de riesgos basados en datos para asegurar la recopilación de información relevante y facilitar la adecuación segura de los pacientes a los tratamientos.

A continuación, se evalúa la evidencia de la utilidad de las aplicaciones en diversas condiciones de salud mental:

A. Aplicaciones de mejora del bienestar. Una parte significativa de los usuarios descarga aplicaciones de salud mental para adquirir habilidades psicológicas adaptativas que mejoren su bienestar general. Muchas de estas aplicaciones incluyen prácticas de meditación, especialmente mindfulness. Durante la pandemia de COVID-19, las búsquedas de aplicaciones de mindfulness aumentaron casi un 2,500%. Más del 99% de las aplicaciones de salud mental disponibles públicamente se comercializan como herramientas de bienestar y no como dispositivos de salud.

Varios ECA han reportado efectos positivos de las aplicaciones de bienestar auto-guiadas en atributos psicológicos como la regulación emocional, la conciencia plena, la flexibilidad psicológica, el bienestar subjetivo, el funcionamiento social y la autoestima. Sin embargo, meta-análisis recientes han encontrado mejoras modestas en comparación con las condiciones de control en la calidad de vida subjetiva, el afecto positivo, el bienestar general y la autocompasión. Se necesitan ECA de alta calidad adicionales para confirmar la utilidad de estas aplicaciones, ya que existen preocupaciones sobre la calidad de la investigación existente, incluyendo tamaños de muestra pequeños, grupos de control inadecuados, alto riesgo de sesgo, alta deserción y baja adherencia.

Dado que solo el 2% de las aplicaciones de bienestar disponibles públicamente tienen evidencia científica que respalde su viabilidad y eficacia, las alianzas de investigación podrían transformar este espacio. La investigación sobre los mecanismos de acción también es útil; hay evidencia de que algunas aplicaciones de bienestar pueden ejercer sus efectos a través de una mayor conciencia plena. Sin embargo, se ha reportado un grado similar de evidencia para otros posibles mediadores (ej. propósito en la vida, difusión cognitiva) de los efectos sobre la angustia psicológica. La adaptación de las opciones a los usuarios individuales en función de estos mecanismos potenciales podría iniciar una nueva era de uso más racional de estas aplicaciones.

B. Auto-manejo de la depresión y la ansiedad. La depresión y la ansiedad son los problemas 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 marcos de evidencia y que ofrecen habilidades y recursos creíbles tienen el potencial de ser una opción accesible, rentable y viable para el manejo de los síntomas.

El número de ECA que evalúan estas aplicaciones ha crecido exponencialmente. Un meta-análisis reciente identificó 176 ECA de aplicaciones autónomas para síntomas depresivos o de ansiedad, con el 67% publicado desde 2020. Este meta-análisis encontró efectos significativos, aunque pequeños, de las aplicaciones sobre las condiciones de control en la reducción de síntomas depresivos y de ansiedad generalizada. También se encontró evidencia preliminar de que las aplicaciones pueden ser beneficiosas para reducir los síntomas de ansiedad social, obsesivo-compulsivos, TEPT y agorafobia.

La investigación ha buscado entender las características de las aplicaciones que las hacen más o menos efectivas para la depresión y la ansiedad. El conocimiento de los mecanismos y los "ingredientes activos" es fundamental para producir aplicaciones más eficientes. El meta-análisis mencionado anteriormente mostró que los efectos eran mayores en ensayos que ofrecían aplicaciones basadas en principios de la TCC (en comparación con mindfulness o entrenamiento cognitivo) o que contenían tecnología de chatbot o características 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 ayuda a identificar componentes efectivos es el ensayo factorial, donde los participantes son asignados aleatoriamente a la presencia o ausencia de un componente de tratamiento particular. Un ensayo factorial reciente que probó cinco habilidades de TCC (automonitoreo, reestructuración cognitiva, entrenamiento en asertividad, activación conductual y resolución de problemas) a través de la aplicación "Resilience Training" en estudiantes universitarios con depresión subsindrómica no pudo identificar si una habilidad de TCC era más efectiva que otra, ya que se observaron reducciones en los síntomas depresivos en todos los participantes. Sin embargo, este tipo de ensayo es valioso para arrojar luz sobre los "ingredientes activos" y generar hipótesis para futuras investigaciones.

Una tendencia constante es que la provisión de apoyo humano aumenta el tamaño del efecto de las aplicaciones para la depresión y la ansiedad. Esto puede deberse a que el apoyo humano 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. Además, la próxima generación de chatbots que puedan personalizar mejor las recomendaciones y simular respuestas emocionales y empáticas podría ofrecer un enfoque novedoso y complementario para aumentar la eficacia de las herramientas de salud digital.

En resumen, los efectos de las aplicaciones de auto-manejo de la depresión y la ansiedad están establecidos, y la investigación futura debe centrarse en los mecanismos de cambio, el impacto de la participación, el uso de sistemas de soporte automatizados y la integración en entornos del mundo real, en lugar de solo confirmar resultados ya disponibles.

C. Manejo clínico de los trastornos del estado de ánimo. La investigación ha tendido a centrarse en el uso de aplicaciones como una intervención autónoma y de baja intensidad en muestras comunitarias o estudiantiles con síntomas leves a moderados de depresión. Se sabe menos sobre la utilidad de las aplicaciones en trastornos del estado de ánimo severos.

Nueva evidencia meta-analítica 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 con aplicaciones, lo que sugiere un beneficio incremental a la atención estándar. Se necesita investigación adicional para identificar el momento, la dosis y el contenido óptimos para combinar estas intervenciones con enfoques establecidos.

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, lo que indica 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 meta-análisis 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 la International Society for Bipolar Disorders Big Data Task Force 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 hospitalizaciones psiquiátricas. Si bien existen algunas tendencias prometedoras en el uso de aplicaciones de monitoreo para el manejo clínico del trastorno bipolar, existe una clara necesidad de más investigación para comprender mejor cómo, para quién y bajo qué circunstancias estas aplicaciones pueden integrarse de manera segura en la atención clínica.

Un problema central es la reticencia y el conocimiento limitado de los clínicos. Las encuestas muestran 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 severa, a pesar de la evidencia empírica existente. La inversión en talleres y videos educativos que proporcionen información confiable y actualizada sobre las aplicaciones podría aumentar la confianza de los proveedores.

D. Esquizofrenia/Psicosis. La tecnología de los smartphones representa una herramienta potencial para aumentar el acceso a la atención de personas con esquizofrenia. Las preocupaciones de que las herramientas de monitoreo e intervención asistidas por aplicaciones puedan 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 smartphone como parte de su plan de tratamiento. En 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.

Varios ECA de intervenciones apoyadas por aplicaciones en individuos con esquizofrenia han encontrado efectos positivos en resultados clínicos importantes, incluyendo la reducción del miedo a la recaída, 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. Algunos estudios no encontraron beneficios clínicos adicionales o no fueron superiores a los placebos o aplicaciones de seguimiento del estado de ánimo. Un meta-análisis reciente de 26 ECA encontró efectos mínimos, pero sugirió que estos pueden aumentar cuando la tecnología se combina con apoyo humano. El papel crítico del apoyo humano fue destacado en otra revisión reciente.

El potencial de las aplicaciones de smartphone para abordar las importantes desigualdades en salud física entre personas con esquizofrenia está emergiendo como una nueva dirección. Los hallazgos de una revisión reciente indicaron que las intervenciones digitales de cambio de comportamiento de salud, incluidas las aplicaciones, eran generalmente viables y aceptables para personas con enfermedades mentales graves.

Aun así, existen preocupaciones sobre la accesibilidad y disponibilidad actuales de las aplicaciones para trastornos del espectro de la esquizofrenia. Una revisión del mercado identificó 25 aplicaciones destinadas a apoyar a personas con psicosis, pero 19 de ellas no funcionaban, eran inaccesibles o contenían información desactualizada, estigmatizante o dañina. De las seis aplicaciones fácilmente accesibles, apropiadas y específicas para psicosis, cinco proporcionaban contenido de psicoeducación exclusivamente, y 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.

E. Trastornos alimentarios. Dado que menos de una cuarta parte de las personas con trastornos alimentarios tienen acceso a tratamiento especializado, las aplicaciones tienen un potencial valor clínico, como lo demuestra la eficacia de las aplicaciones de TCC como intervención autónoma o como complemento a los servicios de tratamiento tradicionales. A pesar de la alta demanda y el entusiasmo por estas aplicaciones en esta población clínica, la investigación ha sido relativamente limitada.

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, cuya calidad era subóptima; el 92% omitía características clave dentro de la aplicación, y solo el 7% tenía algún respaldo de investigación. Sin embargo, han surgido algunos ECA recientes. Un ensayo con una intervención digital de TCC combinada para el trastorno por atracón, que incluía un programa web apoyado por una aplicación móvil, mostró mayores reducciones en los síntomas y la angustia psicológica. Otro ensayo investigó si una aplicación de monitoreo mejoraba la eficacia de un programa web de TCC, encontrando que aquellos asignados a la intervención con aplicación eran menos propensos a abandonar, lo que sugiere que las aplicaciones de monitoreo podrían ayudar a retener a los usuarios por períodos más largos.

Se han explorado esfuerzos recientes para determinar si los micromonitoreos activados por aplicaciones en entornos de alto riesgo podrían tener valor terapéutico en los trastornos alimentarios. Un estudio piloto de una intervención adaptativa "justo a tiempo" (JITAI) que proporcionaba recomendaciones de habilidades personalizadas en tiempo real mostró viabilidad y aceptabilidad, aunque no produjo una mayor tasa de cambio de síntomas. Es alentador ver que hay ensayos más grandes de JITAIs para trastornos alimentarios en curso, que idealmente arrojarán más luz sobre si estas intervenciones ofrecen un beneficio clínico a una población que tiene dificultades para prever las señales de advertencia de la escalada de síntomas y la recaída.

F. Trastornos por uso de sustancias. Las personas con un trastorno por uso de sustancias a menudo se muestran reacias a buscar ayuda profesional, son propensas a recaer y les resulta difícil anticipar los eventos que desencadenan los antojos. Esto, junto con la alta posesión de smartphones (hasta 92% en esta población), indica el potencial de las aplicaciones para mejorar la búsqueda de tratamiento, la alfabetización en salud mental y los resultados terapéuticos.

Aunque algunas de las primeras aprobaciones de la FDA para aplicaciones fueron para trastornos por uso de sustancias, un informe de 2020 sugirió que la evidencia subyacente de estas aplicaciones tempranas era deficiente. Sin embargo, desde entonces, la investigación empírica ha evolucionado. En el contexto del tabaquismo, un meta-análisis reciente identificó diez ECA que probaron si las aplicaciones podían aumentar la eficacia del tratamiento convencional, reportando un efecto moderado significativo. Otro meta-análisis que examinó la eficacia de las aplicaciones como intervención autónoma o complementaria en las tasas de abstinencia tabáquica no encontró diferencias significativas, pero un análisis de seguimiento mostró que las aplicaciones producían tasas más altas de abandono del tabaco cuando se combinaban con la farmacoterapia, demostrando el potencial de las aplicaciones para complementar los enfoques de tratamiento convencionales.

Comparativamente, se ha realizado menos investigación sobre aplicaciones para otros trastornos por uso de sustancias. Una revisión sistemática identificó tres estudios piloto centrados en el consumo de cannabis, todos con efectos de tratamiento positivos. En contraste, algunas revisiones sistemáticas han encontrado que la evidencia de la efectividad de las intervenciones con smartphone dirigidas al consumo de alcohol de riesgo es incierta. El beneficio clínico de las JITAIs basadas en aplicaciones diseñadas específicamente para el uso de sustancias ilícitas fue resumido recientemente en una revisión sistemática, que concluyó que la evidencia de su valor terapéutico es mixta y que faltan ensayos de eficacia con suficiente potencia estadística.

Resumen de las aplicaciones en todas las condiciones La evidencia disponible, que evoluciona rápidamente, sugiere que las intervenciones basadas en aplicaciones tienen una eficacia establecida en el auto-manejo 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 con métodos rigurosos, como placebos digitales y diseños de ensayos factoriales, para investigar los mecanismos de acción, explorar formas innovadoras de integrar estas tecnologías en la práctica y construir modelos de predicción clínica para seleccionar el mejor enfoque de tratamiento para cada paciente.

III. Desafíos en la participación (Engagement)

Uno de los desafíos más citados en la utilización de herramientas digitales de salud mental es la baja participación (engagement), que se refiere a la falta de adopción y/o la mala adherencia a las intervenciones por parte de los usuarios. Incluso entre los individuos que consienten en participar en un estudio sobre una aplicación de salud mental, hasta el 50% nunca descarga la aplicación. Además, quienes la descargan rara vez la usan por más de unos pocos días, y aún menos completan el programa de tratamiento completo. Por ejemplo, un estudio encontró que casi la mitad de los participantes asignados a las populares aplicaciones Headspace y Smiling Mind reportaron no volver 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.

El problema de la baja participación es aún mayor en entornos del mundo real. Un estudio de datos objetivos de participación de usuarios en 93 aplicaciones populares de salud mental mostró una tasa de apertura diaria mediana del 4%, con una tasa de retención de alrededor del 3% durante un período de 30 días. Un estudio reciente de la aplicación HeadGear para la depresión mostró que, a pesar de más de 26,000 descargas, solo había 90 usuarios activos diarios promedio, y menos del 6% de quienes comenzaron el componente de "desafío de 30 días" lo completaron en su totalidad. Otro estudio examinó datos objetivos de participación de 158,930 individuos que descargaron la aplicación gratuita MoodTools, mostrando que casi el 50% nunca inició sesión 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.

Para desarrollar soluciones, es fundamental conocer las causas de la baja participación. Los factores que probablemente contribuyen incluyen:

• Mala usabilidad.

• Falta de diseño centrado en el usuario.

• Preocupaciones por la privacidad.

• Escepticismo sobre los beneficios/utilidad.

• Habilidades de alfabetización digital limitadas.

• Falta de características de personalización.

  
  

El artículo propone varias soluciones para abordar estos desafíos de participación:

A. Abordar la participación a través del ajuste personalizado y la integración en la vida diaria. Las 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. Los enfoques "talla única" son menos atractivos. Las intervenciones de salud mental digital necesitan alinearse mejor con las necesidades y expectativas de los usuarios y adaptarse para ser inclusivas con los grupos minoritarios y por edad. Los recordatorios y evaluaciones personalizables son beneficiosos para mejorar la participación. Se ha sugerido que el coaching personalizado podría permitir que las intervenciones se adapten mejor a las necesidades de los usuarios finales.

Las restricciones de tiempo son barreras considerables para la participación. Los usuarios a menudo olvidan la intervención digital o luchan por participar, especialmente durante períodos de estrés. Los usuarios finales son más propensos a participar cuando las intervenciones son flexibles y pueden integrarse en sus rutinas diarias.

B. Abordar la participación a través de la inclusión y la confianza. Las preocupaciones sobre la seguridad siguen siendo factores críticos que influyen en la participación del usuario final. Las barreras incluyen preocupaciones sobre la privacidad, el acceso no autorizado, la seguridad y protección de datos, y la falta de confidencialidad. Un ejemplo es la preocupación de las personas mayores sobre el hackeo de sitios web y la inseguridad de los datos personales. 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 co-diseño (recopilando necesidades, preferencias y retroalimentación de la población objetivo) ha generado aplicaciones 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. Esto se traduce en una mayor adopción y adherencia.

C. Abordar la participación a través del apoyo humano: del soporte técnico al coaching. Los problemas técnicos —incluidos los errores, la usabilidad y los desafíos de accesibilidad— son barreras importantes que dificultan la participación. La conectividad a Internet deficiente o las aplicaciones no adaptadas a los smartphones son ejemplos de problemas técnicos que frustran a los usuarios. Los participantes rurales, en particular, enfrentan barreras únicas en términos de acceso limitado a Internet y mala conectividad.

Múltiples revisiones informan que la orientación profesional (de terapeutas, coaches, consejeros u otros profesionales de la salud) es crucial para la participación y 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 no guiadas o auto-guiadas, que pueden ser percibidas como impersonales o angustiantes. Algunos usuarios prefieren una intervención digital como complemento a la terapia presencial existente en lugar de un reemplazo. Sin embargo, las actitudes negativas de los proveedores de atención médica pueden disminuir la participación del usuario final.

La inclusión de apoyo humano puede ser flexible, desde la participación directa de terapeutas hasta el soporte instantáneo a través de canales digitales como el chat o el correo electrónico. Las respuestas infrecuentes o tardías de los profesionales son barreras reportadas para la participación. Las interacciones regulares y la personalización de la retroalimentación de los profesionales son esenciales para mantener la participación y el sentimiento de apoyo. Esto refuerza el potencial de roles