NIMH » Chatbot alienta a las personas con trastornos alimentarios a buscar atención
17 de abril de 2023• Aspectos destacados de investigación
Los trastornos alimentarios son afecciones graves, a menudo fatales, asociadas con alteraciones profundas en el comportamiento alimentario, los pensamientos y las emociones de las personas. Retrasar el tratamiento conduce a peores resultados para las personas con trastornos alimentarios, según un estudio. A pesar de esto, menos del 20 por ciento de los pacientes con tales trastornos reciben tratamiento. Las herramientas que alientan y ayudan a las personas con trastornos alimentarios a participar en los servicios de salud mental son fundamentales para ayudarlos a obtener la atención que necesitan.
En un nuevo estudio financiado por el NIMH, la Dra. Ellen Fitzsimmons-Craft, profesora asociada de psiquiatría en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington, y sus colegas desarrollaron un chatbot para alentar a las personas con trastornos alimentarios a conectarse con la atención. Los chatbots son programas informáticos diseñados para simular conversaciones humanas. La investigación muestra que las personas responden a los chatbots de la misma manera que responden a los humanos, y los chatbots pueden ser una forma efectiva de llegar a un gran número de personas necesitadas.
Para el estudio, los investigadores diseñaron un chatbot llamado «Alex». Este estudio es el primero de una serie planificada de tres partes que incluye una fase de preparación, una fase de optimización y una fase de evaluación. Durante esta fase de «preparación», los investigadores desarrollaron Alex para incluir cuatro componentes teóricos:
- Psicoeducación: Este componente ayuda a refutar los estereotipos sobre los trastornos alimentarios, enfatiza la gravedad de este trastorno mental y brinda información específica sobre el trastorno alimentario que los usuarios dicen que están experimentando.
- Entrevista motivacional: Este componente destaca la diferencia entre los objetivos de salud de un usuario y su comportamiento actual al alentarlo a calificar la importancia de abordar su comportamiento de trastorno alimentario y su confianza en hacer un cambio.
- Recomendación personalizada: Este componente proporciona recomendaciones personalizadas para buscar tratamiento.
- Repita el check-in: Este componente incluye hasta 3 registros dentro de unas pocas semanas de interactuar con el chatbot, recordando a los usuarios los recursos de tratamiento disponibles y facilitando la reflexión sobre cómo superar las barreras para la atención.
El diseño de los componentes psicoeducativo, entrevista motivacional y recomendación personalizada tomó un total de 15 minutos en completarse. Los registros repetidos tardan aproximadamente 3 minutos en completarse cada vez.
Probar el prototipo de Alex
Los investigadores realizaron dos pruebas cara a cara para obtener retroalimentación sobre una versión prototipo de Alex. Después de incorporar los comentarios de los usuarios, los investigadores volvieron a probar el chatbot en dos sesiones de prueba remotas. Los participantes en las sesiones de prueba eran personas que dieron positivo por trastornos alimentarios pero que actualmente no estaban recibiendo tratamiento. Después de interactuar con el chatbot, los participantes calificaron la facilidad de uso, la utilidad, la facilidad de uso, la capacidad de aprendizaje y la satisfacción del chatbot. Los investigadores también entrevistaron a los participantes para aprender más sobre sus experiencias.
En las dos primeras pruebas, los participantes calificaron la usabilidad del chatbot con 83,0 y 77,0 sobre 100, lo que indica que tuvieron una experiencia de usuario superior a la media con Alex. A los participantes les gustó lo humano que se sentía el chatbot, y algunos notaron que saber que estaban hablando con un chatbot les permitió abrirse más de lo que podrían si estuvieran hablando cara a cara.
Los participantes a menudo brindan comentarios positivos y sugieren formas de mejorar los componentes de Alex. Por ejemplo, en la sección de entrevista motivacional, los participantes indicaron que les gustó cómo el chatbot les ayudó a pensar en su capacidad de generar cambios, pero les resultó confuso completar varias escalas cuantitativas relacionadas con esta reflexión. Como otro ejemplo, a los participantes les gustó la naturaleza libre de estrés de las recomendaciones de tratamiento personalizado que recibieron; sin embargo, querían poder seleccionar una opción que les permitiera recibir información sobre múltiples tipos de atención.
Los investigadores actualizaron a Alex en respuesta a estos comentarios. Por ejemplo, cambiaron el flujo de las conversaciones de los chatbots con los usuarios, mejoraron las escalas reflexivas y brindaron a los usuarios varios tipos de recursos de atención, incluida la terapia personalizada en persona o a través de la telemedicina y los recursos de autoayuda en línea.
Prueba Alex «2.0»
Después de incorporar los comentarios de los usuarios, los investigadores probaron a Alex nuevamente en dos sesiones de prueba remotas. Las puntuaciones de usabilidad en las sesiones de prueba remotas fueron 75,0 y 85,8, respectivamente, una leve mejora general en comparación con las puntuaciones en las dos sesiones de prueba presenciales. Solo se espera un crecimiento modesto debido a las altas calificaciones durante la fase beta inicial.
Los participantes en las sesiones de prueba remotas también recibieron registros dentro de las 2 semanas posteriores a la interacción con el chatbot. Estos controles recuerdan a los participantes los recursos de tratamiento disponibles y los alientan a buscar ayuda. En general, los participantes encontraron que los recordatorios reforzaron el comportamiento de búsqueda de ayuda, pero les resultó útil poder programar estos controles. Esta información proporciona comentarios importantes para futuras iteraciones de chatbot.
En general, los participantes estaban abiertos al chatbot y pudieron usarlo con éxito, lo que sugiere su potencial como una herramienta altamente escalable para mejorar la motivación y el comportamiento de búsqueda de ayuda en personas con trastornos alimentarios. Los investigadores señalan que se deben realizar estudios futuros para determinar la efectividad de los chatbots para mejorar el comportamiento de búsqueda de ayuda tanto de inmediato como a largo plazo. También es importante comprender qué aspectos específicos de las interacciones de los chatbots pueden ayudar a motivar el comportamiento de búsqueda de ayuda. En el futuro, el chatbot podría adaptarse y probarse para alentar a otras personas que den positivo por trastornos mentales a usar el servicio.
Referirse a
Shah, J., DePietro, B., D’Adamo, L., Firebaugh, ML, Laing, O., Fowler, LA, Smolar, L., Sadeh-Sharvit, S., Taylor, CB, Wilfley, DE, & Fitzsimmons-Craft, EE (2022). Desarrollo y pruebas de usabilidad de un chatbot para facilitar el acceso a servicios de salud mental a pacientes con trastornos alimentarios tras cribado. Revista internacional de trastornos alimentarios, 55(9), 1229–1244. https://doi.org/10.1002/eat.23798
conceder
MH115128, MH120341
