Hasta el 15 de septiembre de 2024, se reportaron más de 776 millones de casos confirmados de COVID-19 en todo el mundo, según la última actualización emitida por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Asimismo, durante el periodo de 28 días, entre el 19 de agosto y el 15 de septiembre de 2024, se detectaron 270,000 nuevos casos. La vacunación contra el SARS-CoV-2 se convirtió en una respuesta que salva vidas a lo largo y ancho del planeta. Sin embargo, pese a la disponibilidad de inmunizaciones, existe una baja tasa de adherencia.
Un trabajo en la provincia de Chaco, Argentina, mostró que un chatbot diseñado con principios de ciencia del comportamiento triplicó la tasa de vacunación contra el COVID-19 en comparación con un grupo de control. Esta es la conclusión principal de un estudio publicado por la revista Nature Human Behaviour, que analizó la eficacia de esta herramienta para aumentar la aceptación de la vacuna en un contexto de baja demanda.
El proyecto se realizó en esta provincia, donde “solo el 33% de la población elegible recibió una dosis de refuerzo, en comparación con el 91% en Buenos Aires”, según los investigadores. Para los autores, este desafío es clave, ya que muchos gobiernos buscan intervenciones de bajo costo y escalables para fomentar la vacunación más allá de la crisis del COVID-19.
El ensayo incluyó a 249,705 participantes, divididos en tres grupos: uno sin intervención, otro que recibió un mensaje unidireccional por WhatsApp y un tercer grupo que usó un chatbot bidireccional. Esta herramienta ofrecía información personalizada sobre la elegibilidad para la vacuna, permitía planificar la visita a un centro cercano y enviaba recordatorios previos al día elegido.
“El chatbot comportamental casi duplicó la tasa de vacunación en comparación con el mensaje único y la triplicó respecto al grupo sin mensajes”, según los registros de la base de datos de vacunación (NOMIVAC), señaló el doctor Fernando Torrente, en el comunicado emitido por INECO. Esta tecnología se desarrolló bajo principios de la ciencia del comportamiento. El chatbot ofrecía “información personalizada a nivel individual” basada en datos del Ministerio de Salud. Además, los usuarios podían localizar los centros de vacunación cercanos, recibir recordatorios y obtener indicaciones para llegar al lugar.
El impacto de esta herramienta fue significativo. “Las vacunaciones en el grupo del chatbot aumentaron en 0.99 puntos porcentuales (intervalo de confianza del 95%, 0.83 pp, 1.17 pp; P < 0.001) frente al mensaje unidireccional”, afirmaron los autores. Esto implica que el uso del chatbot aumentó la tasa de vacunación en casi un 1% respecto a quienes solo recibieron un recordatorio. Aunque el aumento parece pequeño, generó 824 dosis adicionales en cuatro semanas. En términos absolutos, esto significó 1,300 personas más vacunadas en el grupo del chatbot frente al grupo de control.
El uso de chatbots para promover la salud ha mostrado resultados significativos en otros estudios. Sin embargo, este es uno de los primeros que demuestra de forma cuantitativa que un chatbot bidireccional supera las comunicaciones unidireccionales en efectividad. “Los gobiernos logran un impacto casi dos veces mayor con un chatbot interactivo basado en el comportamiento”, afirmaron los autores. Este tipo de intervención, que ofrece personalización y respuestas directas, facilita la decisión de vacunarse.
“Uno de los puntos más destacados del análisis es que los resultados se obtuvieron en un contexto de baja demanda de vacunación. La tasa de vacunación en el grupo de control fue del 0.70%, considerablemente menor que en estudios comparables, donde las tasas varían entre el 5% y el 70%”, según el estudio. A pesar de esto, “el chatbot incrementó significativamente la aceptación de la vacuna, lo que sugiere que este tipo de intervención podría ser efectivo en otros contextos, como la vacunación estacional o el lanzamiento de nuevas vacunas”.
El ensayo también reveló una interacción relativamente alta con el chatbot. “El 25% de los usuarios hizo clic en el mensaje inicial y solo el 3.6% mostró desinterés”. Estos datos indican que “los usuarios interactúan con herramientas que ofrecen opciones personalizadas y claras”.
Además del éxito en la promoción de la vacunación contra el COVID-19, los investigadores indicaron que esta tecnología “podría aplicarse a otros comportamientos de salud que requieran la planificación de una visita médica o la navegación por un proceso complicado”.
Según el comunicado, los chatbots de este tipo “podrían utilizarse para cualquier comportamiento sanitario que implique un recorrido de usuario desconocido o un esfuerzo considerable”, incluyendo vacunas de rutina o pruebas de detección de enfermedades.
El estudio fue realizado por un equipo internacional de científicos en colaboración con el Ministerio de Salud de Chaco, el Behavioural Insights Team de Londres y la Unidad de Ciencias del Comportamiento y Políticas Públicas del gobierno argentino. Además, contó con el apoyo del Vaccine Confidence Fund y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
El éxito del chatbot en la provincia de Chaco no solo mostró su potencial para aumentar la aceptación de la vacuna, sino también su rentabilidad. Según los autores, “el costo de cada vacunación adicional fue de 46 dólares, lo que lo convierte en una herramienta atractiva para los gobiernos que buscan soluciones escalables y económicas”.
Este estudio resaltó “la importancia de diseñar intervenciones tecnológicas que simplifiquen el acceso a los servicios de salud” y respondan a las necesidades de la población. Los investigadores afirmaron que “los resultados abren la puerta a nuevas aplicaciones de chatbots en el ámbito sanitario, más allá de la vacunación contra el COVID-19″.
El equipo de investigación que realizó el estudio estuvo conformado por Dan Brown, Adelaida Barrera, Lucas Ibañez, Iván Budassi, Bridie Murphy, Pujen Shrestha, Sebastián Salomón-Ballada, Jorge Kriscovich y Fernando Torrente, quienes colaboraron en el desarrollo y análisis de esta herramienta innovadora para promover la vacunación contra el COVID-19.