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Pablo Roca, Martín Sánchez Pedreño, Sara Noheda Cifuentes, Eduar S Ramírez, Carolina Martín Azañedo, Fermín Antonio Martínez Zaragoza, Rosaria María Zangri, Eduardo Pantaleón García del Valle, Monserrat León García, Derek Loy Gravholt, Ángel Enrique Roig, Rob Saunders, Luis Javier Herrera Maldonado, María del Carmen Pegalajar Jiménez, Sara Rodríguez Moreno
A pesar de que la Práctica Basada en la Evidencia (PBE) ha estandarizado los tratamientos psicológicos, la realidad clínica sigue enfrentándose a una barrera persistente: la dificultad de traducir los resultados de ensayos clínicos grupales a la singularidad de cada paciente en contextos reales. Como respuesta, la Salud Mental de Precisión (SMP) propone una evolución del modelo actual, integrando el cuidado basado en la medición y la toma de decisiones basada en datos para ajustar la intervención a las necesidades específicas de cada persona, gracias en gran medida a desarrollos tecnológicos recientes como la Inteligencia Artificial (IA). En este contexto, el presente artículo persigue dos objetivos fundamentales. En primer lugar, sintetiza los pilares operativos de la SMP, analizando cómo la medición rutinaria y las predicciones algorítmicas pueden potenciar el juicio clínico del profesional. En segundo lugar, se introduce el proyecto NOVA (Navigating Outcomes via Analytics), un proyecto traslacional diseñado para superar las barreras actitudinales, tecnológicas, estadísticas y contextuales de la implementación de herramientas de SMP en España. Se discute sobre los pasos necesarios para cerrar la brecha entre la innovación tecnológica y la práctica asistencial en psicología, acelerando la adopción sostenible de una psicología de precisión en el mundo real.
Although Evidence-Based Practice (EBP) has standardized psychological treatments, clinical practice continues to face a persistent barrier: the difficulty of translating the results of group clinical trials to the unique needs of each patient in real-world settings. In response, Precision Mental Health (PMH) offers a new approach, combining measurement-based care and data-driven decision-making to provide personalised interventions. This evolution is largely possible thank to recent technological developments, such as Artificial Intelligence (AI). In this context, the article has two key objectives. Firstly, it summarises the operational principles of PMH, analysing how routine measurement and algorithmic predictions can enhance the clinical judgement of healthcare professionals. Secondly, it introduces the NOVA (Navigating Outcomes via Analytics) project, a translational initiative designed to overcome attitudinal, technological, statistical, and contextual barriers to implementing PMH tools in Spain. The article discusses the steps needed to bridge the gap between technological innovation and clinical practice in psychology, with the aim of accelerating the sustainable adoption of precision psychology in the real world.
