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IA para prevenir el suicidio y trastornos juveniles

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IA para prevenir el suicidio y trastornos juveniles

inteligencia artificial


En el campo de la psicología, donde el sistema público está saturado y el número de especialistas es insuficiente, la Inteligencia Artificial (IA) puede aportar muchos beneficios

De acuerdo con Manuel Armayones, investigador principal del Behavioural Design Lab (BDLab) en el eHealth Center, la IA “jamás deberá reemplazar la figura del psicólogo, pero puede utilizarse para mejorar la capacidad y el alcance de la labor de los que ahora mismo están trabajando”.

De esta manera, añade, podrá agilizar procesos de evaluación y diagnóstico; hacer una primera criba de urgencia y gravedad de casos; y brindar apoyo en emergencias como la prevención del suicidio o trastornos juveniles graves. “Entre algunas de las situaciones que más sufrimiento y preocupación social están provocando en la actualidad”.

Potencial de acompañamiento

Además, el investigador de la UOC ve un gran potencial en la IA para ofrecer un acompañamiento diario en procesos agravados por la soledad, proporcionando un seguimiento continuo y personalizado a aquellas personas que se enfrentan a situaciones de aislamiento, “pero sobre todo como una herramienta a disposición de los psicólogos que les puede permitir tanto evaluar mucho mejor el contexto social, familiar y personal como integrar la IA como un instrumento para dar información a las personas en tiempo real y en contextos específicos sobre recursos, actividades, formaciones, etc. que pueden llevar a cabo”.

Asimismo, comenta Armayones que estas recomendaciones serían muy personalizadas. Así “podrían brindar experiencias para las cuales no hubiera barreras y que fomentasen la relación personal y física en su entorno. No considero la IA como una herramienta ‘aislada’, sino como parte de un plan integral de abordaje a distintos niveles”.

Los avances que está permitiendo la IA suman una larga lista, pero los expertos sostienen que también cuenta con limitaciones y obstáculos. La falta de transparencia y explicabilidad es uno de ellos, en opinión de Andreas Kaltenbrunner, investigador del grupo Artificial Intelligence and Data for Society (AID4So).

Comprender cómo los modelos de IA llegan a sus resultados es fundamental para generar confianza y garantizar la justificabilidad de dichos resultados. Sin una visión clara de su funcionamiento interno, las personas usuarias pueden dudar en adoptar plenamente una solución de IA”, afirma. Por lo que es muy importante considerar este desafío en la implementación de la misma.

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