La inteligencia artificial en neuropsicología forense: oportunidades, retos y buenas prácticas

¿Qué aporta la IA a la neuropsicología forense?

La integración de la inteligencia artificial (IA) en neuropsicología forense abre nuevas posibilidades para enriquecer la práctica pericial: desde procesar grandes volúmenes de datos hasta detectar patrones sutiles que escapan al análisis humano. Pero también plantea interrogantes éticos, técnicos y legales que todo profesional debe conocer antes de incorporarlas a su trabajo diario.

La neuropsicología forense se enfrenta a dificultades reales —como variabilidad individual, datos fragmentarios o manipulación consciente o inconsciente de la información por parte de los sujetos— que, según diversas fuentes, la IA puede ayudar a afrontar con mayor precisión y eficiencia.

¿Cómo funciona la IA en este contexto?

La IA no es un concepto único, sino un conjunto de herramientas basadas en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural que permiten extraer patrones de grandes conjuntos de datos: neuroimágenes, pruebas psicométricas, registros de conducta o lenguaje.

En la práctica, esto puede traducirse en:

• Identificación de biomarcadores cognitivos o cerebrales asociados a riesgo de recaída o conducta violenta.

• Detección de simulación o malingering, mediante análisis multivariados de respuestas conductuales.

• Integración multimodal de información para evaluaciones más personalizadas, combinando neuroimagen, puntuaciones psicométricas, historial clínico y variables demográficas.

Ventajas en la evaluación forense

La IA puede ofrecer beneficios como:

• Mayor rapidez en el análisis de datos complejos.

• Detección de patrones sutiles difíciles de apreciar manualmente.

• Mejora de la consistencia intra e inter-evaluadores.

• Posibilidad de predicción de desenlaces a partir de modelos basados en datos.

Según Lundervold (2025), esta integración permite pasar de evaluaciones estáticas a una “neuropsicología de precisión”, generando perfiles individualizados y dinámicos. Además, Tortora et al. (2020) muestran que la IA aplicada a neuroimágenes y datos conductuales puede mejorar la exactitud en pronósticos de reincidencia en contextos forenses.

Límites y retos

Entre los desafíos principales destacan:

• Modelos “opacos” o “caja negra”, cuya lógica interna es difícil de explicar, complicando su valoración en tribunales.

• Datos de entrenamiento sesgados o poco representativos, que limitan la generalización de los modelos a la diversidad de casos reales.

• Implicaciones éticas y legales, incluyendo privacidad, consentimiento informado y responsabilidad en decisiones asistidas por IA.

Ketsekioulafis et al. (2024) recuerdan que muchas aplicaciones de IA en ciencias forenses aún están en fase de investigación y no se usan de forma rutinaria en la práctica pericial.

Aplicaciones en la práctica

Detección de simulación o malingering

Algoritmos que analizan patrones de respuesta cognitiva, tiempos de reacción o coherencia entre pruebas, aportando un nivel complementario de análisis.

Valoración de riesgo de conducta

Modelos que combinan datos de neuroimagen, cognitivos y antecedentes para estimar probabilidades de reincidencia, siempre con cautela y sin reemplazar el juicio profesional.

Integración de datos multimodales

La IA permite fusionar múltiples fuentes de información para elaborar perfiles más completos, mejorando la calidad de los informes forenses.

Automatización del procesamiento de datos

Reducción de tiempo y errores en tareas repetitivas, permitiendo al profesional centrarse en la interpretación cualitativa.

Ética, legalidad y buenas prácticas

Para que la IA se use de forma responsable en peritajes neuropsicológicos, es clave:

• Validación y verificación: asegurar que los modelos se prueban con muestras relevantes y se someten a control de calidad y revisión independiente.

• Explicabilidad (XAI): el perito debe poder explicar al tribunal cómo funciona el modelo, qué datos usó y cuáles son sus límites.

• Consentimiento y privacidad: los datos neuropsicológicos y de neuroimagen son altamente sensibles; los sujetos deben conocer su uso y quién tiene acceso.

• Supervisión humana: la IA es una herramienta de apoyo, no un sustituto del juicio profesional.

• Transparencia del informe: indicar el uso de IA, versión del modelo, datos de entrenamiento, precisión estimada, limitaciones y cómo se interpreta en contexto.

• Equidad y sesgos: auditar modelos para minimizar posibles sesgos hacia grupos vulnerables o minoritarios.

• Aceptación jurídica: conocer el marco legal vigente, garantizando que los resultados sean comprensibles y admisibles en tribunales.

Recomendaciones para peritos neuropsicológicos

1. Formarse en fundamentos de IA, machine learning y deep learning aplicados a la neuropsicología.

2. Elegir herramientas con evidencia científica sólida y licencias apropiadas.

3. Documentar cada paso del proceso: modelo utilizado, datos ingresados, resultados y su interpretación.

4. Complementar resultados automáticos con juicio profesional contextualizado.

5. Mantenerse actualizado, ya que la práctica aceptada hoy puede cambiar con rapidez.

Conclusiones

La inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para transformar la neuropsicología forense: análisis más precisos, integración de datos más rica y eficiencia en la elaboración de informes periciales.

Sin embargo, su uso debe ser cauteloso, crítico y siempre bajo la supervisión del profesional. La IA potencia la labor del neuropsicólogo forense, pero no puede reemplazar la evaluación humana.

El éxito en su adopción depende de entender el funcionamiento de los modelos, sus límites y cómo integrarlos con el juicio profesional, garantizando que la evaluación sea ética, válida y jurídicamente admisible.

Referencias

Ketsekioulafis, I., Filandrianos, G., Katsos, K., Thomas, K., Spiliopoulou, C., Stamou, G., y Sakelliadis, E. I. (2024). Artificial intelligence in forensic sciences: A systematic review of past and current applications and future perspectives. Cureus, 16(9), e70363. https://doi.org/10.7759/cureus.70363

Lundervold, A. J. (2025). Precision neuropsychology in the area of AI. Frontiers in Psychology, 16, 1537368. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1537368

Tortora, C., Meynen, G., Bijlsma, J., Tronci, E., y Ferracuti, F. (2020). Neuroprediction and AI in forensic psychiatry and criminal justice: A neurolaw perspective. Frontiers in Human Neuroscience, 14, 575112. https://doi.org/10.3389/fnhum.2020.575112

Ondruschka, B., y Seifert, D. (2024). A critical review of “Artificial intelligence in the practice of forensic medicine: A scoping review”. International Journal of Legal Medicine, 138, 1667–1668.https://doi.org/10.1007/s00414-024-03209-z

Sheila Odena Galcerán

Neuropsicóloga Forense (Nº de Colegiada 30681) y Mediadora.