Antoni Serrano, MD | PARC SANITARI SANT JOAN DE DÉU

Antoni Serrano és Doctor en Psiquiatria i Psicobiologia Clínica per la UB i Màster en Gestió Sanitària per ESADE. Després de 5 anys de psiquiatre en atenció comunitària i 10 anys de cap de servei a unitats d’hospitalització al Parc Sanitari Sant Joan de Déu (PSSJD), des de 2018 hi treballa d’Adjunt a la Direcció de Salut Mental. És professor Mèdic Associat de Psiquiatria a la UB i membre del Consell Assessor de Salut Mental del Pla Director de Salut Mental i Addiccions del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya.

Dirigeix el grup de recerca PRISMA (SGR1515) de l’Institut de Recerca SJD i forma part del Consorcio Español de Investigación Biomédica en Red de Epidemiologia y Salud Pública (CIBERESP). Els seus projectes se centren en avaluació de serveis i economia de la salut. Ha participat en l’avaluació de l’eficiència d’intervencions en Atenció Primària per prevenir i tractar la depressió, en estudis epidemiològics, estudis de costos de malalties, en l’avaluació d’intervencions contra l’estigma, planificació de serveis i en el desenvolupament de noves tecnologies en salut mental, entre d’altres. Ha format part de consorcis nacionals i internacionals de projectes d’eHealth com MADep, Help4Mood, Live Incite i NHoA.

PONÈNCIA «Robots i Salut Mental: un futur possible?»

Antoni Serrano-Blanco^{1 2,3}, Claudia Palma-Vasquez¹, Silvia Martín de los Ríos¹

1. Health Technology Assessment in Primary Care and Mental Health (PRISMA) Research Group, Institut de Recerca Sant Joan de Déu, Esplugues de Llobregat, Spain.

2. Consortium for Biomedical Research in Epidemiology and Public Health (CIBER en Epidemiología y Salud Pública – CIBERESP), Madrid, Spain.

3. Parc Sanitari Sant Joan de Déu, Sant Boi de Llobregat, Spain.

El patiment produït pels problemes de Salut Mental (SM) i la pèrdua de qualitat de vida són notòries en les societats occidentals(1). Les persones que reben tractament farmacològic i/o psicològic per un problema de SM són menys de les que necessiten atenció (2,3). La població envelleix i el percentatge de persones grans que viuen soles augmenta, factors que incrementen les necessitats en SM i tensionen el sistema sanitari (4). L’avanç de la tecnologia dels Social Assistive Robot (SAR) permet que aquests puguin assumir, potencialment, nous rols en l’atenció sanitària i social de les persones (5) encara que l’evidència continua sent limitada (6). Existeixen escasses experiències amb sistemes robòtics i s’han centrat principalment en la viabilitat de l’ús dels SAR; els resultats relacionats amb la SM són, de moment, secundaris. Els resultats mostren que l’ús de SAR produeix una millora anímica, redueix l’ansietat i augmenta la sociabilització dels usuaris, sobretot d’edat avançada (7). L’objectiu d’aquesta presentació consisteix a discutir sobre els possibles avantatges que els SAR poden oferir en el sector de la SM i reflexionar sobre la plausibilitat del seu ús a curt o mitjà termini amb població d’edat avançada.

Referències:

1. Ferrari A. Global, regional, and national burden of 12 mental disorders in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet Psychiatry [Internet]. 2022 Feb 1 [cited 2022 Jul 22];9(2):137–50. Available from: http://www.thelancet.com/article/S2215036621003953/fulltext
2. Arango C, Díaz-Caneja CM, McGorry PD, Rapoport J, Sommer IE, Vorstman JA, et al. Preventive strategies for mental health. The Lancet Psychiatry [Internet]. 2018 Jul 1 [cited 2022 Apr 28];5(7):591–604. Available from: http://www.thelancet.com/article/S2215036618300579/fulltext
3. Lawrence D, Kisely S. Inequalities in healthcare provision for people with severe mental illness. J Psychopharmacol [Internet]. 2010 [cited 2022 Jul 19];24(4 Suppl):61–8. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20923921/
4. Alegría M, Nakash O, NeMoyer A. Increasing equity in access to mental health care: a critical first step in improving service quality. World Psychiatry [Internet]. 2018 Feb 1 [cited 2022 Jul 19];17(1):43. Available from: /pmc/articles/PMC5775117/
5. Altameem T, Amoon M, Altameem A. A deep reinforcement learning process based on robotic training to assist mental health patients. Neural Comput Appl [Internet]. 2020 Jul 1 [cited 2022 Jul 19];34(13):10587–96. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-020-04855-1
6. Yoshikawa Y, Kumazaki H, Kato TA. Future perspectives of robot psychiatry: can communication robots assist psychiatric evaluation in the COVID-19 pandemic era? Curr Opin Psychiatry [Internet]. 2021 May 1 [cited 2022 Jul 19];34(3):277–86. Available from: https://journals.lww.com/co-psychiatry/Fulltext/2021/05000/Future_perspectives_of_robot_psychiatry__can.14.aspx
7. Scoglio AAJ, Reilly ED, Gorman JA, Drebing CE. Use of Social Robots in Mental Health and Well-Being Research: Systematic Review. J Med Internet Res 2019;21(7)e13322 https//www.jmir.org/2019/7/e13322 [Internet]. 2019 Jul 24 [cited 2022 Jul 19];21(7):e13322. Available from: https://www.jmir.org/2019/7/e13322

Altres pàgines web de referència: irsjd.org | ciberesp.es