Impacto de la inteligencia artificial en la práctica clínica en salud mental: una revisión sistemática

Introducción: La inteligencia artificial (IA) comprende sistemas capaces de emular procesos cognitivos humanos para optimizar el análisis y la toma de decisiones. Sus principales tipologías incluyen la IA débil, aplicada a tareas clínicas específicas; la IA fuerte, de carácter teórico y orientada a una cognición integral; y el aprendizaje automatizado, utilizado para predicción y estrategia de riesgos. En salud mental, estos enfoques redefinen la práctica al ampliar las capacidades diagnósticas y de intervención. Objetivos: Evaluar mediante la literatura científica el impacto de la IA en la práctica clínica en salud mental y sus implicaciones profesionales. Materiales y Métodos: Se realizó una revisión sistemática de artículos publicados entre 2017 y 2025 en PubMed, SciELO, LILACS, Scopus, arXiv, Dialnet y Google Scholar. Se incluyeron estudios cuantitativos, cualitativos y revisiones. Resultados: Se incluyeron 9 estudios. Las aplicaciones principales fueron chatbots terapéuticos (n=4), sistemas predictivos y de apoyo diagnóstico (n=2), herramientas de bienestar (n=1), enfoques éticos (n=1) y aplicaciones en autismo (n=1). Las intervenciones basadas en IA se asociaron con reducción de síntomas de ansiedad, depresión y estrés, junto con mejoras en bienestar psicológico, adherencia terapéutica y acceso a los servicios de salud mental. Se observó alta aceptabilidad, aunque con limitaciones metodológicas y éticas. Conclusiones: La IA representa una herramienta complementaria valiosa en el campo de la salud mental, pero su implementación requiere un enfoque equilibrado que preserve la calidad del vínculo terapéutico y garantice una práctica clínica ética y centrada en el paciente.