El avance de la inteligencia artificial (IA) está transformando la forma de diagnosticar. Tradicionalmente, solía basarse en pruebas psicométricas realizadas en papel, observaciones y análisis convencionales. Sin embargo, los nuevos modelos algorítmicos permiten detectar patrones más sutiles e integrar múltiples fuentes de información, ampliando la comprensión del funcionamiento cognitivo y obligando a repensar los fundamentos de la disciplina. En este contexto surge la neuropsicología precisa, una propuesta que busca articular dicho algoritmo sin perder la mirada integral. A continuación, exploraremos las tensiones, implicaciones éticas y potencial de la IA para redefinir el futuro de la evaluación neuropsicológica.

La revolución digital en neuropsicología

En primer lugar, es importante comprender que esta disciplina atravesó un cambio profundo a lo largo del siglo XX, pasando de modelos centrados en áreas cerebrales aisladas a enfoques basados en redes distribuidas. Dicho giro conceptual fortaleció la idea de examinar tanto resultados como procesos cognitivos y diferencias individuales. A medida que este enfoque se consolidaba, distintas tecnologías comenzaron a incorporarse, ampliando así la manera de observar el rendimiento.

Las primeras digitalizaciones permitieron estandarizar pruebas, mejorar la precisión y reducir errores del evaluador. Más tarde, se sumaron registros complejos que capturan tiempos, secuencias de acción y estrategias utilizadas por cada persona. Incluso se desarrollaron herramientas que logran evaluar en entornos cotidianos, algo especialmente útil para comprender fluctuaciones diarias en la atención, el sueño o la memoria. Tales innovaciones abrieron el camino para el potencial uso de la IA en el campo de evaluación neuropsicológica.

Un puente necesario: Hacia una mayor precisión

La propuesta busca unir dos tradiciones. Por un lado, la tecnología ofrece análisis avanzados capaces de identificar patrones que superan la inspección humana. Por otro, la neuropsicología aporta una comprensión que integra emociones, contexto, relaciones y trayectorias vitales. Articular ambas dimensiones permitiría mejorar la exactitud diagnóstica y personalizar intervenciones sin reducir la complejidad del funcionamiento humano.

En la práctica, lo anterior implica adaptar los exámenes a la singularidad de cada persona. Aún más, supone utilizar herramientas digitales con el propósito de enriquecer la mirada clínica. Tal transición, sin embargo, exige marcos éticos claros, competencias profesionales actualizadas y políticas institucionales sólidas.

Un nuevo horizonte para la práctica

Uno de los cambios más notorios es la transformación de pruebas clásicas en instrumentos dinámicos. El Test del Reloj digital, por ejemplo, registra en detalle los trazos, el orden, las pausas y la velocidad. Dicho avance tecnológico analiza cientos de variables y distingue perfiles cognitivos con una precisión mayor que la observación directa. De esa manera, facilita la detección de señales sutiles de deterioro o diferencias entre subtipos clínicos que antes resultaban difíciles de identificar.

Además, plataformas como estas muestran cómo la persona llega a un resultado. Es decir, observa errores, ritmos y estrategias, aportando información valiosa para la formulación de caso. Dicha integración ofrece a los profesionales una lectura más rica del estado cognitivo y favorece intervenciones ajustadas a las necesidades reales del paciente.

Evaluar más allá del consultorio

Otra innovación clave es la posibilidad de realizar mediciones en entornos reales. En concreto, los dispositivos móviles y sensores permiten registrar variaciones momentáneas en síntomas, conducta o estado emocional. A través de ellos, los modelos detectan fluctuaciones vinculadas a estrés, fatiga, dificultades atencionales u otros factores contextuales. Es así que la evaluación deja de ser un recorte puntual para convertirse en un proceso continuo.

Tal perspectiva favorece la identificación de subgrupos clínicos con necesidades específicas. Adicionalmente, facilita intervenciones preventivas, ya que los patrones recogidos sirven para anticipar cambios y ajustar el tratamiento. En síntesis, la IA aumenta el tipo de información disponible y convierte la evaluación en una herramienta de monitoreo más sensible y personalizada.

¿Qué avances concretos ya están en marcha?

El artículo realizado por Lundervold (2025) revisa estudios concretos en donde el uso de la IA ha mejorado la clasificación diagnóstica. De manera concreta, se ha visto que en pruebas digitalizadas, los algoritmos de aprendizaje automático distinguen con alta precisión entre distintos niveles de deterioro cognitivo.

Lo anterior contribuye a decisiones más informadas y reduce la incertidumbre. Empero, cabe destacar que dichos algoritmos no reemplazan la manera tradicional de examinar. Por el contrario, sirven como complemento, aportando detalles difíciles de percibir en los manuales.

Hacia tratamientos más personalizados

En suma a lo mencionado, al incluir múltiples fuentes de datos, la tecnología ayuda a seleccionar intervenciones específicas según el perfil cognitivo, emocional y conductual de cada persona. En este marco, el test se convierte en una herramienta activa para tomar decisiones clínicas.

Los modelos de lenguaje también aportan nuevas posibilidades, ya que logran sintetizar y organizar información, facilitando la comunicación entre equipos clínicos. Así, la IA y evaluación neuropsicológica se articulan en un proceso continuo que une análisis, planificación y seguimiento.

Desafíos que no pueden ignorarse

Ahora bien, un riesgo central es la dependencia de bases de datos poco representativas. Si los algoritmos aprendiesen a partir de muestras homogéneas, podrían reproducir sesgos y generar decisiones injustas. A esto se suma la tendencia de algunos modelos a priorizar métricas cuantitativas y dejar de lado elementos esenciales, como emociones, cultura o historia personal. El artículo advierte que, sin una vigilancia ética, la IA tiene el riesgo de simplificar procesos que requieren una mirada más amplia.

Además, los sistemas automatizados necesitan supervisión constante. Los resultados pueden ser erróneos cuando los datos son incompletos o se interpretan fuera de contexto. En este sentido, dicha tecnología debe funcionar como apoyo, no como sustituto: la relación profesional–paciente continúa siendo el núcleo del proceso clínico.

Regulación, ética y nuevas competencias

Otro desafío clave es la regulación. La reciente Ley Europea de IA establece requisitos estrictos para sistemas utilizados en salud: supervisión humana, transparencia y validación rigurosa. Lo anterior obliga a las instituciones a revisar sus protocolos de uso, documentación y consentimiento informado. Adicionalmente, exige proteger la privacidad de las personas, especialmente cuando se emplean tecnologías que registran datos en tiempo real.

Por su parte, los profesionales deberán adquirir nuevas competencias. No basta con manejar herramientas digitales: necesitan comprender sus límites, identificar sesgos, interpretar resultados y comunicar implicancias a los pacientes.

Más precisión, misma humanidad

La IA y la evaluación neuropsicológica conforman una combinación prometedora, siempre que se integren con criterio. Tales tecnologías tienen el potencial de amplificar la sensibilidad diagnóstica y permiten conocer el funcionamiento cognitivo desde múltiples ángulos. Al mismo tiempo, la mirada integral de la neuropsicología ofrece el contexto necesario para interpretar esos datos y sostener la experiencia humana en la clínica.

La neuropsicología de precisión se presenta, así, como una vía de integración equilibrada. Propone utilizar IA para personalizar, anticipar y comprender mejor, sin dejar de lado la dimensión emocional, histórica y relacional del paciente. El futuro de la disciplina depende de este balance: aprovechar la fuerza analítica de la tecnología sin perder la esencia humana de la evaluación.

Referencia bibliográfica

• Lundervold, A. J. (2025). Precision neuropsychology in the area of AI. Frontiers in Psychology, 16. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1537368