Una revisión de 18 estudios en adultos
En mayo de 2025, los investigadores buscaron estudios que evaluaran chatbots o agentes conversacionales de inteligencia artificial para el cribado y la evaluación en salud mental. La búsqueda abarcó cuatro bases de datos bibliográficas y se centró exclusivamente en adultos.
La revisión incluye 18 estudios publicados entre 2021 y 2025, con muestras de entre 20 y 3.902 participantes. Distingue entre chatbots basados en reglas, modelos generativos de lenguaje y enfoques híbridos que combinan varias técnicas. Por tanto, estas herramientas no constituyen una intervención única cuyos resultados puedan generalizarse.
Resultados alentadores, pero no una precisión universal
Para la depresión y la ansiedad, el resumen informa de sensibilidades de 0,84 a 0,93 y especificidades de 0,80 a 0,96 con los modelos generativos. La sensibilidad describe la capacidad de detectar a las personas que presentan el trastorno según la referencia utilizada. La especificidad describe la capacidad de reconocer a quienes no lo presentan.
Estos intervalos no se presentan como una estimación global aplicable a cualquier chatbot. El resumen no detalla los comparadores, las condiciones de evaluación ni la incertidumbre en torno a cada resultado. Por tanto, no permiten predecir la fiabilidad de una herramienta comercial concreta.
Los chatbots basados en reglas también muestran una buena consistencia de las mediciones y una aceptabilidad favorable. Sin embargo, una medición consistente no demuestra, por sí sola, que el diagnóstico sea correcto.
La aceptabilidad no basta para demostrar un beneficio clínico
La mayoría de los estudios informa de una elevada satisfacción de los usuarios, aunque persisten obstáculos en las poblaciones de mayor edad. Estar satisfecho con una conversación no significa que el trastorno se haya identificado correctamente ni que la atención haya mejorado.
La calidad metodológica es heterogénea, con un riesgo de sesgo moderado en dimensiones importantes. El resumen no ofrece suficientes detalles para determinar qué herramientas o qué poblaciones explican los mejores resultados.
Los autores defienden un uso complementario al juicio clínico, con supervisión profesional, protocolos clínicos explícitos y reducción de los sesgos algorítmicos. La revisión trata sobre la detección y la evaluación, no sobre la demostración de un tratamiento eficaz.
Los límites que conviene tener en cuenta
Este análisis se basa únicamente en el resumen de PubMed, sin consultar el texto completo. Los estudios son heterogéneos y presentan riesgos de sesgo. No se pudieron verificar los comparadores detallados, las duraciones del seguimiento, la financiación ni los conflictos de intereses.
Lo que podemos destacar
Los indicios son alentadores para ayudar al cribado en adultos. No justifican confiar un diagnóstico o una decisión asistencial a un chatbot por sí solo.
Fuentes y procedencia
- Effectiveness of Chatbots in Mental Health Screening and Assessment: Systematic Review.
Fecha de la fuente: 2026-10-06.
Journal Article, Systematic Review, Review · Résumé PubMed uniquement, texte intégral non consulté