Posibles aplicaciones prácticas del uso de Machine Learning (ML) en la investigación y práctica de la clínica psicológica

Abstract

En este artículo se analiza el impacto, potencialidades, desafíos y perspectivas a futuro del uso de algoritmos de Machine Learning (ML) en psicología clínica, con un enfoque en la investigación básica y la aplicación clínica. El ML está transformando la investigación y práctica clínica, al analizar datos complejos y descubrir patrones para la comprensión de trastornos mentales y la predicción de diagnósticos, entre otros aspectos destacables. A pesar de los desafíos de interpretación, privacidad y sesgo, se reconoce el potencial transformador de los algoritmos de ML en la psicología clínica. La colaboración interdisciplinaria es esencial para maximizar estos beneficios. Se subraya la importancia de abordar consideraciones éticas y prácticas. En última instancia, se anticipa un futuro en el que los algoritmos de ML sean herramientas integrales en la investigación, diagnóstico y tratamiento de los trastornos mentales, contribuyendo a una mejora global en la calidad de vida de las personas.

This article examines the impact, potentials, challenges, and future prospects of using Machine Learning (ML) algorithms in clinical psychology, with a focus on basic research and clinical application. ML is reshaping both research and clinical practice by analyzing complex data and uncovering patterns for understanding mental disorders and predicting diagnoses, among other noteworthy aspects. Despite the challenges of interpretation, privacy, and bias, the transformative potential of ML algorithms in clinical psychology is acknowledged. Interdisciplinary collaboration is essential to maximize these benefits. Emphasizing the importance of addressing ethical and practical considerations, this paper envisions a future where ML algorithms become integral tools in the research, diagnosis, and treatment of mental disorders, contributing to an overall enhancement in people's quality of life.