En un estudio publicado el 8 de febrero de 2025 en la revista científica Psychiatry and Clinical Neurosciences, un equipo internacional de científicos ha presentado una nueva forma de comprender la salud mental a través de la inteligencia artificial. Su propuesta consiste en una “cartografía del espacio latente” de la experiencia subjetiva, es decir, un sistema que permite representar cómo interpretan las personas el mundo que les rodea y cómo estas interpretaciones pueden estar relacionadas con su bienestar psicológico.
Cómo piensas, cómo te sientes
El enfoque parte de una premisa sencilla pero poderosa: no vemos el mundo tal como es, sino tal como somos. Bajo esta idea, los investigadores emplearon 30 imágenes —algunas del conocido Test de Apercepción Temática (TAT), otras del sistema IAPS y del test de manchas de tinta de Rorschach (RIT)— para que 210 participantes describieran qué veían en ellas. Además, añadieron una pregunta abierta para que relataran cómo se ven a sí mismos.
Estas narrativas fueron analizadas mediante redes neuronales artificiales, capaces de extraer lo que se conoce como espacios latentes: representaciones matemáticas de alto nivel que encapsulan el significado de un texto. Así, los científicos tradujeron las respuestas en coordenadas dentro de un mapa conceptual.
Predicción de emociones y trastornos
Los resultados fueron sorprendentes. Las descripciones que hacían los participantes de las imágenes servían para predecir sus niveles de valencia (agrado) y activación emocional, con una precisión notable (valencia: AUC 0.83, activación: AUC 0.63). Pero lo más relevante fue comprobar que estas narrativas también permitían identificar factores transdiagnósticos asociados a la salud mental.
Mediante un modelo computacional, los investigadores detectaron tres grandes dimensiones de síntomas psicológicos: ansiedad-depresión, pensamiento compulsivo y conductas intrusivas, y apatía e impulsividad. Las respuestas a las imágenes del TAT e IAPS fueron especialmente útiles para predecir los dos últimos, mientras que la descripción personal de cada individuo permitió identificar con precisión los tres factores.
¿Por qué es esto importante?
Hasta ahora, la evaluación de trastornos mentales dependía en gran medida de cuestionarios autoinformados o entrevistas clínicas, que a menudo son imprecisos o están sesgados. Este nuevo enfoque ofrece una vía más objetiva y cuantificable para evaluar el estado mental de una persona, capturando matices que podrían pasar desapercibidos con las técnicas tradicionales.
Además, los investigadores utilizaron técnicas de generación de imágenes con IA para visualizar cómo distintos grupos perciben una misma escena. Por ejemplo, ante una imagen ambigua, las personas con altos niveles de apatía hablaban sobre el trabajo agrícola, mientras que las de bajo nivel mencionaban la educación. Estos contrastes revelan distorsiones significativas en la forma de interpretar el mundo.
Limitaciones y futuro del método
El estudio, aunque prometedor, tiene algunas limitaciones. Los participantes no fueron diagnosticados clínicamente, lo que limita su aplicabilidad directa a entornos médicos. Además, el uso de modelos de lenguaje de tipo caja negra dificulta interpretar exactamente cómo se hacen las predicciones.
Aun así, los autores consideran que esta técnica podría integrarse en aplicaciones móviles o herramientas digitales de autodiagnóstico, y convertirse en una forma más accesible de detectar señales tempranas de trastornos mentales. “Cartografiar” la mente humana puede ser, al fin y al cabo, una de las llaves más poderosas para mejorar nuestra salud emocional.
