El sistema, desarrollado junto con la Universidad de Michigan, utiliza grandes modelos de lenguaje para generar conversaciones realistas entre terapeutas y pacientes simulados, abriendo nuevas posibilidades para el aprendizaje de habilidades de comunicación e interacción en el ámbito de la salud mental. El acceso a conversaciones terapéuticas reales es limitado por la confidencialidad de la información, por lo que ROGERS busca ser un recurso educativo.
El trabajo fue presentado por el investigador del CiTIUS David E. Losada en la Information Processing & Management Conference 2026, celebrada del 30 de octubre al 1 de noviembre en Wuhan. La contribución fue seleccionada para una sección sobre inteligencia artificial conversacional y contextual para la salud mental. Las primeras evaluaciones con especialistas sanitarios apoyan su potencial como herramienta formativa.
La investigación fue desarrollada conjuntamente por Anxo Fernández-Villoch, Marcos Fernández-Pichel (investigadores del CiTIUS) y David E. Losada, en colaboración con el profesor John Piette de la Universidad de Michigan.
ROGERS parte de resultados previos y adapta grandes modelos de lenguaje (LLM) para actuar como terapeutas, siguiendo principios de la Entrevista Motivacional y la Terapia Cognitivo-Conductual. El sistema combina distintos agentes de IA para reproducir conversaciones entre terapeutas y pacientes virtuales, construidos a partir de perfiles psicológicos e historias coherentes.
Las evaluaciones realizadas con expertos revelaron interacciones naturales y realistas, apoyando su potencial educativo. Los investigadores también observaron que una configuración cuidadosa de las instrucciones de los modelos puede favorecer respuestas colaborativas y empáticas. El CiTIUS está consolidando ROGERS como una herramienta formativa interactiva que permite a las usuarias practicar estrategias de interacción y analizar sus respuestas, complementando la formación de profesionales de la salud mental.
