Marcos Ríos-Lago visibiliza los avances, oportunidades y límites de la tecnología en el ámbito de la evaluación neuropsicológica, con una mirada crítica e integradora.
La omnipresencia de la tecnología en nuestras vidas
En la actualidad nos encontramos rodeados de tecnología. Hace sólo unos pocos días hemos vivido un apagón que nos ha dejado sin electricidad durante unas horas y ha sido posible esbozar las consecuencias de no disponer de la tecnología a la que estamos habituados. Industria, entretenimiento, transporte, comunicaciones y un sinfín de elementos cotidianos tan sencillos como cocinar o tener agua caliente dejaron de funcionar. La tecnología nos rodea en prácticamente todos los aspectos de nuestra vida.
¿Por qué la neuropsicología ha tardado en digitalizarse?
Sin embargo, algunos autores han señalado recientemente que existen algunas disciplinas en las que el uso de la tecnología aún es simbólico y no ha sido incorporado al trabajo cotidiano tanto como sería posible. Desde luego hablamos de la neuropsicología, tal y como han señalado Miller y Barr (2017).
Pese a sus potenciales ventajas y al elevado nivel de uso de la tecnología en otros ámbitos, la neuropsicología aún no ha realizado una plena transición hacia la incorporación de elementos tecnológicos que sí han sido adoptados hace tiempo en otras áreas afines en el campo de la rehabilitación.
Primeros pasos hacia la transformación digital en rehabilitación
Es cierto que en el ámbito de la rehabilitación es más frecuente el uso de los ordenadores para la estimulación cognitiva, y NeuronUP es un buen ejemplo de ello. También hemos comenzado a realizar sesiones a distancia, algo que supuso una gran ventaja en el periodo de pandemia y que permitió mantener los tratamientos de quienes no pudieron desplazarse a los centros de rehabilitación temporalmente. Esto es de inmediata aplicación en entornos rurales y menos atendidos.
Las guías de la APA para telepsychology establecen principios éticos, técnicos y psicométricos para la neuropsicología a distancia mediante videoconferencia (American Psychological Association, 2013). También, el uso de las herramientas digitales está ya disponible en historias clínicas informatizadas, dadas las actuales necesidades de protección de la información.
La evaluación neuropsicológica: aún lejos de la digitalización
Sin embargo, el uso de la tecnología en evaluación neuropsicológica está sólo en sus inicios, y su implantación es muy escasa, pese a su potencialidad.
Pruebas clásicas: los pilares de la neuropsicología clínica
A comienzos del siglo XX, el interés por conocer el funcionamiento de la mente humana y el sistema nervioso permitió el desarrollo de algunas tareas experimentales tales como el hoy conocido como test de Stroop (1935), el Trail Making Test (1948), o las pruebas de memoria de Rey (1919) o la Figura Compleja de Rey (1941) (para una revisión ver Sherman, Tan y Hrabok, 2022).
Un tiempo después, estas tareas comenzaron a emplearse en el ámbito clínico con el objetivo de caracterizar el perfil cognitivo de pacientes con algún tipo de afectación en el sistema nervioso central. Estas pruebas se han convertido en el gold estándar en la práctica clínica.
¿Por qué seguimos utilizando pruebas diseñadas hace 100 años?
Casi 100 años después seguimos utilizando estas tareas en la clínica cotidiana. Sin embargo, a lo largo de todos estos años se han seguido diseñando tareas que nos están permitiendo profundizar y aumentar nuestro conocimiento sobre la cognición y el cerebro, pero no han dado el salto al ámbito clínico.
Si disponemos de las “mejores” tareas para conocer el funcionamiento del cerebro y los procesos cognitivos, ¿por qué no utilizarlas en el día a día con nuestros pacientes?
Ventajas de las pruebas de papel y lápiz
Los neuropsicólogos conocemos bien las pruebas clásicas de papel y lápiz. En la actualidad sabemos que nos permiten evaluar el rendimiento de los mecanismos que hoy conocemos (y que no siempre coinciden con aquellos para los que, de acuerdo con el conocimiento de hace 100 años, fueron diseñadas).
Muchas nos permiten realizar observaciones razonablemente estandarizadas para poner a prueba nuestros modelos cognitivos y, sobre todo, observar y diagnosticar el comportamiento de las personas (muchos de ellos con algún tipo de afectación cognitiva por diferentes motivos). Además, nos ofrecen normas sólidas, que nos permiten poner la ejecución de un individuo en relación con diferentes grupos de referencia, por edad, nivel educativo, enfermedad, etc. Desde luego, cada día las utilizamos y podemos ver con claridad sus ventajas (y algunos de sus inconvenientes también).
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Digitalización de la evaluación neuropsicológica: una nueva era
En la actualidad tenemos la posibilidad de introducir plenamente la digitalización en el ámbito de la evaluación neuropsicológica. Esta digitalización de la evaluación no solo responde a la urgencia de modernizar protocolos centenarios, sino que abre un abanico de posibilidades que trasciende la mera traslación a formato electrónico de las pruebas clásicas.
Primera etapa: conversión de protocolos
La conversión de protocolos clásicos a formatos electrónicos puede constituir la primera etapa de la digitalización. En esta fase, se replican las instrucciones y criterios de administración, incorporando puntuaciones automáticas y nuevas métricas temporales y cinemáticas (latencias, pausas, presiones táctiles, temblor, etc.).
Estas nuevas medidas pueden ayudar a detectar microvariaciones en el orden de los trazos y en la presión aplicada, indicadores posiblemente sensibles al deterioro cognitivo y a alteraciones sutiles.
También el uso de métricas de variabilidad o de consistencia de respuesta pueden ayudar a desentrañar fluctuaciones atencionales imperceptibles en el formato clásico (Harris et al., 2024).
Desde luego, en este ámbito se encontraría la incorporación de tareas propias de la investigación en neurociencia y neuropsicología básicas que puedan ser de utilidad en el ámbito clínico, retomando así parte de la tradición de nuestra disciplina en sus orígenes.
El papel del clínico en la era digital
Ahora bien, la mera captura de datos cuantitativos carece de sentido interpretativo, por lo que un elevado nivel de conocimiento por parte del profesional es necesario. La interpretación de resultados sigue dependiendo en gran medida de la pericia del clínico: las normas de puntuación, la aplicación de heurísticos en el razonamiento, los criterios de descarte de ítems y las inferencias diagnósticas requieren alto nivel de experiencia.
Sin embargo, debemos reflexionar sobre nuestro propio conocimiento. Por ejemplo: ‘¿somos expertos en traumatismos craneoencefálicos?’, ‘¿y cuánto de expertos somos en un paciente que ha sufrido un traumatismo tras un intento de suicidio infructuoso?’, ‘¿somos buenos manejando las consecuencias de un traumatismo en una persona afectada por una depresión grave?’.
Quizá, poder contar con sistemas de apoyo contextual o sugerencias automatizadas puede mejorar nuestra capacidad evaluadora y terapéutica.
Segunda etapa: incorporación de hardware
Una posible segunda etapa incorporaría hardware adicional: acelerómetros, sensores hápticos, sensores de movimiento, eye-trackers, cámaras para el reconocimiento facial, entornos de realidad virtual y aumentada.
Bello et al (2025) concluyen que estas tecnologías permanecen aún infrautilizadas, a pesar de su potencial para recrear actividades instrumentales de la vida diaria con gran fidelidad.
Mediante algunas de estas tecnologías quizá sea posible registrar las reacciones de frustración, la ansiedad anticipatoria, o la capacidad para detectar los propios errores. Todo ello está hoy en día a merced de la capacidad del profesional para detectarlo e interpretarlo adecuadamente.
Ámbitos como la cognición social, la resolución de conflictos interpersonales o la detección de emociones siguen siendo territorios escasamente explorados con herramientas cuantitativas de alta resolución. Y, en un mundo globalizado, la falta de comparaciones transculturales y de versiones adaptadas a diferentes contextos lingüísticos y educativos debilita la validez ecológica de muchos instrumentos.
Wearables y mobile-health en neuropsicología
Pero, volviendo a la tecnología que ya está implantada y nos rodea, podemos destacar los llamados wearables, que nos permiten el registro de información en tiempo real y en entornos naturales (Fioerdelli et al. 2013).
Desde la aparición del Iphone en 2007 ha aumentado exponencialmente la investigación en mobile-health, destacando la monitorización remota, la recogida de datos frecuentes y en entornos naturales, la promoción de la salud y la realización de comparaciones intraindividuo de carácter longitudinal.
La neuropsicología no está empleando plenamente las posibilidades de esta recogida de datos en entornos naturales. Esto incluye registros de voz, movimiento, rutas, etc. Además, el uso de teléfonos móviles permite también aportar feedback inmediato al individuo, el uso de mensajería planificada, la optimización de las alarmas y los avisadores (por ejemplo, geolocalizados), el uso de la cámara y micrófonos, el reconocimiento de voz, así como otras funcionalidades de interés para la neuropsicología (Gómez Velez et al. 2017).
Tercera etapa: integración de la IA
La tercera y más disruptiva etapa podría ser la integración de plataformas unificadas con inteligencia artificial (IA). La rápida implantación de diferentes herramientas de IA en los últimos meses y la adopción por parte de la población podría hacer que esta fase se anticipara más de lo previsto.
La existencia de sistemas de procesamiento de lenguaje natural y su accesibilidad está acelerando el uso de, al menos, algunas de sus funcionalidades. Pese a ello, será útil profundizar en esta tecnología.
Posibilidades diagnósticas y de intervención
Los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado pueden procesar miles de variables (cinemáticas, tiempos de reacción, patrones de error), analizando patrones complejos de respuesta, identificando perfiles cognitivos atípicos, detectando marcadores de pronóstico o proponiendo inferencias neuroanatómicas con exactitudes que superan al juicio experto en ciertas tareas específicas (Veneziani et al., 2024).
Generación automatizada de informes
Además, estos sistemas pueden generar informes que integran narrativas clínicas, gráficos de rendimiento y recomendaciones de intervención (rehabilitación cognitiva, ajustes farmacológicos) en segundos, reduciendo significativamente el tiempo de toma de decisiones, de la necesidad de cambios en los tratamientos, e incluso en la elaboración de informes sin disminuir (o incluso aumentando) su calidad.
Bases de datos normativas y personalización diagnóstica
Un aspecto clave para el adecuado funcionamiento de estas herramientas es la construcción de grandes bases de datos normativas multicéntricas, con validación transcultural y con datos que permitan el ajuste por diferentes parámetros (edad, nivel educativo, comorbilidades, etc.), permitiendo la personalización de diagnósticos y puntos de corte.
Consideraciones éticas y desafíos regulatorios en la digitalización de la neuropsicología
No obstante, la transición a esta neuropsicología 3.0 conlleva desafíos regulatorios y éticos (Bilder, 2011; Harris et al., 2024).
La GDPR exige encriptación, anonimización y trazabilidad en la gestión de datos sensibles. Además, la aprobación de herramientas basadas en IA por organismos como la EMA o la FDA aún es incipiente.
Sin embargo, además de esto, hay un elemento fundamental que no recae sobre estas instituciones o sobre el legislador correspondiente, sino sobre quienes generamos, enseñamos y utilizamos esta tecnología: el permanente aprendizaje, el uso correcto y el conocimiento de sus límites y capacidades.
Sólo con un uso responsable y adecuado estas tecnologías nos hacen mejores. No podemos delegar nuestras tareas y responsabilidades en los modelos de lenguaje, pero sí utilizarlas como herramienta que aumente nuestras posibilidades y supervisar de forma estrecha los resultados que nos ofrece. Esto nos obliga a un aprendizaje constante, añadido al que como profesionales de la neuropsicología ya estábamos obligados.
Conclusión: hacía una neuropsicología más precisa, ecológica y personalizada
El mensaje central me parece claro: para superar las inercias del pasado y atender las demandas clínicas del siglo XXI, es necesario abrazar una digitalización inteligente que respete la rigurosidad psicométrica, potencie la sensibilidad diagnóstica y abra caminos hacia evaluaciones verdaderamente ecológicas y personalizadas.
Así la neuropsicología podrá evaluar con fidelidad el complejo comportamiento humano y ofrecer intervenciones de precisión que mejoren la calidad de vida de quienes padecen alteraciones cognitivas.
Nada de esto, además, es incompatible con la observación cuidadosa y cercana de las personas que acuden a nosotros para realizar sus evaluaciones y tratamientos. Estamos ante un importante desafío en el que debemos integrar el pasado con el futuro (presente, en realidad). Este tren ya ha arrancado. Es cosa nuestra subirnos a él y liderarlo o esperar a que otros lo hagan por nosotros.
Bibliografía
- American Psychological Association. (2013, julio). Guidelines for the practice of telepsychology. https://www.apa.org/about/policy/telepsychology-revisions
- Bello, K., Aqlan, F., & Harrington, W. (2025). Extended reality for neurocognitive assessment: A systematic review. Journal of psychiatric research, 184, 473–487. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2025.03.034
- Bilder RM. (2011). Neuropsychology 3.0: evidence-based science and practice. Journal of the International Neuropsychological Society : JINS, 17(1), 7–13. https://doi.org/10.1017/S1355617710001396
- Harris C, Tang Y, Birnbaum E, Cherian C, Mendhe D, Chen MH. (2024) Digital Neuropsychology beyond Computerized Cognitive Assessment: Applications of Novel Digital Technologies, Archives of Clinical Neuropsychology, 39 (3), 290-304. https://doi.org/10.1093/arclin/acae016
- Gómez A, Nieto López S, González Rey N y Ríos Lago M. (2017) El uso de los teléfonos móviles en la rehabilitación de las lesiones cerebrales. Informaciones psiquiátricas. 229. 53-77
- Miller JB y Barr WB (2017). The Technology Crisis in Neuropsychology. Archives of clinical neuropsychology, 32(5), 541–554. https://doi.org/10.1093/arclin/acx050
- Sherman EMS, Tan JE y Hrabok M, (2022). A compendium of neuropsychological tests: Fundamentals of Neuropsychological Assessment and Test Reviews for Clinical Practice (4th Ed). Oxford University Press
- Veneziani, I., Marra, A., Formica, C., Grimaldi, A., Marino, S., Quartarone, A., & Maresca, G. (2024). Applications of Artificial Intelligence in the Neuropsychological Assessment of Dementia: A Systematic Review. Journal of personalized medicine, 14(1), 113. https://doi.org/10.3390/jpm14010113
Atrofia hipocampal: Diferencias entre deterioro cognitivo leve (DCL) y alzhéimer
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