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La pregunta acerca de qué tratamiento psicoterapéutico es el más efectivo para cada paciente no es novedosa en la investigación en psicoterapia. Sin embargo, en la última década, el interés de responder esta pregunta ha virado hacia la denominada personalización de tratamientos o precisión en salud mental. Estos abordajes tienen por objetivo identificar las estrategias más adecuadas para cada paciente a partir de algunas de sus características trans-diagnósticas. El objetivo del presente artículo es describir la situación actual de la investigación sobre personalización de tratamientos psicoterapéuticos en la región latinoamericana. Se presentarán las principales líneas de investigación que suelen vincularse a sistemas de monitoreo y feedback. Además, se mencionarán proyectos innovadores y prometedores en la región que buscan desarrollar algoritmos de machine learning para predecir respuestas a los tratamientos. Estas líneas de investigación han podido realizarse a pesar de los obstáculos estructurales que suelen marcar la investigación en Latinoamérica: principalmente la falta de financiamiento, lo que repercute en la posibilidad de implementar los desarrollos realizados en la región. Sin embargo, los avances sobre esta temática se han visto facilitados por financiamiento de organizaciones internacionales que buscan incentivar el desarrollo científico. Por último, se presentarán propuestas para desarrollar la temática en la región, teniendo en cuenta los obstáculos y facilitadores mencionados, y con un foco particular en el potencial de implementación de estos modelos en la práctica clínica.
