Investigadores del grupo Artificial Intelligence and Data for Society (AID4So) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), del centro UOC-Tech, han llevado a cabo un estudio pionero que explora cómo la inteligencia artificial (IA), y en concreto los modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4, pueden convertirse en aliados de pacientes y profesionales sanitarios para evaluar de manera más profunda y ágil la experiencia del dolor crónico.

El trabajo, liderado por Rubén Nieto, catedrático de los Estudios de Psicología y Ciencias de la Educación, se ha centrado en el análisis de decenas de narrativas escritas por pacientes con fibromialgia, un síndrome especialmente complejo por la dificultad de diagnóstico y la intensidad de su impacto. El estudio ha demostrado que la IA puede analizar estas descripciones personales del dolor con resultados comparables a los de expertos clínicos, abriendo una vía innovadora para complementar la atención médica con esta práctica que, pese a su utilidad, a menudo cae en el desuso por las dificultades que supone implementarla.

El dolor crónico es, por definición, una experiencia subjetiva y multifacética. Los cuestionarios estandarizados utilizados habitualmente en las consultas para valorarlo, aunque imprescindibles, no siempre logran captar la riqueza emocional y contextual de lo que siente el paciente. Por ello, las narrativas escritas son también una herramienta valiosa, ya que permiten que las personas relaten con sus propias palabras y en primera persona cómo evoluciona el dolor, cómo afecta a la vida laboral, familiar y emocional, y qué tratamientos se han probado. Es una aproximación que, pese a haberse demostrado especialmente valiosa, tiene un uso clínico muy limitado, porque los profesionales carecen del tiempo necesario para analizar los textos.

“Aquí es donde la inteligencia artificial entra en juego. La idea central de la investigación surge de la necesidad de mejorar la evaluación del dolor crónico con soluciones que, sin perder la riqueza de las narrativas, hagan viable su uso en la práctica clínica”, explica Rubén Nieto. En el trabajo, publicado en abierto en el Journal of Medical Internet Research, también han participado Jacopo Amidei, Andreas Kaltenbrunner y Gregorio Ferreira, del grupo AID4So de la UOC, así como investigadores del Hospital Vall d’Hebrón (Barcelona).

La IA como asistente clínico

A partir de 43 narrativas de pacientes con dolor crónico derivado de la fibromialgia, el estudio ha demostrado que GPT-4 puede asignar puntuaciones sobre la gravedad del dolor y el nivel de discapacidad que este provoca en los pacientes, y que sus valoraciones son muy cercanas a las que realizan los expertos humanos. En concreto, y sobre una escala de 0 a 10, la diferencia media entre las puntuaciones de la IA y las de los expertos fue de apenas 1,2 puntos al valorar la severidad del dolor y de 1,4 en cuanto a la discapacidad. Además, las valoraciones de la IA se correlacionaron de forma significativa con cuestionarios clínicos estandarizados como el Fibromyalgia Impact Questionnaire y la escala de ansiedad y depresión HADS.

“Las comparaciones entre las puntuaciones generadas por GPT-4 y las de los expertos mostraron una semejanza significativa, pero, además, la IA no se limita a dar un número: también ofrece explicaciones comprensibles sobre por qué llega a esa conclusión, lo que facilita que el profesional humano pueda interpretarlas y contrastarlas”, explica Jacopo Amidei, coautor del estudio. “El mensaje clave es que la IA no sustituye al especialista, sino que actúa como un asistente clínico que agiliza la evaluación y permite una comprensión más profunda de la experiencia subjetiva del dolor”, añade Andreas Kaltenbrunner.

Detectar señales ocultas

La investigación también apunta a la posibilidad de que la IA ayude a detectar señales psicosociales vinculadas al dolor como la ansiedad o la depresión, factores que en muchos casos agravan la experiencia dolorosa. Además, según los autores, el seguimiento prolongado en el tiempo de narrativas sucesivas de un mismo paciente permitiría observar cambios sutiles en la evolución de la enfermedad o en las estrategias de afrontamiento, aportando un valor añadido al control médico.