Negli ultimi anni abbiamo sentito molto parlare delle potenzialità dei medici e degli infermieri digitali: l’esempio dell’IA che diventa direttamente responsabile del nostro welfare.
Essendo un passo logico dopo che l’IA assiste nella diagnostica e nella valutazione del percorso di trattamento, la digitalizzazione dei professionisti medici è qualcosa con cui il vasto pubblico non è ancora completamente a suo agio.
Ma che succede se la tecnologia si rivolge alla salute mentale e si mette a digitalizzare non i medici, ma gli psicologi?
Digitalizzare gli psicologi: è possibile?
Le implicazioni sono tutte favorevoli all’introduzione dell’IA nella sfera: si stima che un quarto della popolazione adulta sia affetto da disturbi mentali. Secondo l’Organizzazione mondiale della sanità , la sola depressione affligge circa 300 milioni di persone in tutto il mondo. La triste verità è che non tutti possono chiedere aiuto. Gli ostacoli sono legati allo stigma ancora esistente nella società, alla mancanza di terapisti, al prezzo della terapia e, in alcuni paesi, alla qualificazione degli specialisti.
Sembra che l’IA offra molte opportunità per aiutare le persone a mantenere e migliorare la loro salute mentale. Attualmente, i domini più prospettici per l’applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale sono la psichiatria computazionale e lo sviluppo di chatbot specializzati che potrebbero fornire servizi di consulenza e terapeutici.
Psichiatria computazionale
La psichiatria computazionale, ampiamente definita, comprende due approcci: guidato dai dati e guidato dalla teoria.
Gli approcci basati sui dati
Applicano metodi di apprendimento automatico a dati ad alta dimensione per migliorare la classificazione della malattia, prevedere i risultati del trattamento o migliorare la selezione del trattamento.
Gli approcci basati sulla teoria
Utilizzano modelli che istanziano la conoscenza preliminare di tali meccanismi a più livelli di analisi e astrazione. La psichiatria computazionale combina più livelli e tipi di calcolo con più tipi di dati per migliorare la comprensione, la diagnostica, la previsione e il trattamento dei disturbi mentali.
Digitalizzare la Diagnostica
È noto che i disturbi mentali sono difficili da diagnosticare. Attualmente, la diagnosi si basa sulla visualizzazione di sintomi classificati in disturbi di salute mentale da professionisti e raccolti nel Manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali (DSM). Tuttavia, in molti casi, con l’attuale mancanza di biomarcatori e sintomi raccolti attraverso le osservazioni, tali sintomi si sovrappongono tra le diverse diagnosi. Inoltre, gli esseri umani sono inclini all’inesattezza e alla soggettività: ciò che è tre nella scala di ansia di una persona potrebbe essere sette per un’altra.
Un modo possibile per l’IA di assistere o addirittura sostituire gli esperti umani, come offerto dal gruppo Virginia Tech , è digitalizzare queste risposte disomogenee con criteri omogenei, combinando il neuroimaging della fMRI con una massiccia raccolta di dati. Risposte ai sondaggi, risonanze magnetiche funzionali e strutturali, dati comportamentali, dati vocali dalle interviste e valutazioni psicologiche.
Quartet Health
Un altro esempio è Quartet Health , che analizza le storie mediche dei pazienti e i modelli comportamentali per scoprire problemi di salute mentale non diagnosticati. Per illustrare il concetto, Quartet può segnalare la possibile ansia anche in base al fatto che qualcuno sia stato ripetutamente testato per un problema cardiaco inesistente.
L’intelligenza artificiale può aiutare i ricercatori a scoprire i sintomi fisici dei disturbi mentali e tracciare nel corpo l’efficacia di vari interventi. Inoltre, potrebbe trovare nuovi modelli nei nostri comportamenti sociali. O vedere dove e quando un certo intervento terapeutico è efficace, fornendo un modello per digitalizzare il trattamento preventivo della salute mentale.
Digitalizzare l’assistenza terapeutica
Analogamente alle malattie somatiche, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per valutare il trattamento dei disturbi mentali, prevedere il decorso della malattia e aiutare a selezionare il percorso di trattamento ottimale. La creazione di modelli statistici estraendo i dati degli studi clinici esistenti può consentire l’identificazione prospettica dei pazienti che potrebbero rispondere a uno specifico farmaco di linea di trattamento.
Prevedere il miglior antidepressivo
Un esempio di utilizzo dell’apprendimento automatico è l’applicazione di algoritmi per prevedere l’antidepressivo specifico con le migliori possibilità di successo . Sebbene i medici non abbiano meccanismi validati empiricamente per valutare se un paziente con depressione risponderà a uno specifico antidepressivo, l’efficacia del trattamento può essere migliorata abbinando i pazienti agli interventi.
Oltre ad analizzare immagini fMRI, volti di psichiatria computazionale, questioni etiche, spirituali, pratiche e tecnologiche. Ad esempio, gli enormi archivi di dati intensamente personali necessari per gli algoritmi, sollevano immediatamente il problema della sicurezza informatica. Allo stesso tempo, tuttavia, è una barriera tra l’individuo, i dati personali e il consulente. Una barriera che può aiutare a superare la paura dei pazienti di stigmatizzare e la riluttanza a rivolgersi per aiutare.
Sviluppo di chatbot
L’idea di creare chatbot che fornissero servizi di consulenza immediata è nata come risposta alla mancanza di terapisti e all’imbarazzo dei pazienti. Si ritiene che i pazienti, che sono spesso riluttanti a rivelare problemi a un terapeuta che non hanno mai incontrato prima, abbassino la guardia con strumenti basati sull’intelligenza artificiale. Inoltre, il costo inferiore dei trattamenti di IA rispetto a uno psichiatra o uno psicologo consente di espandere la copertura a una cerchia più ampia di persone che richiedono cure.
Consulenza virtuale
L’idea di digitalizzare (e simulare) conversazioni tra un terapeuta e un paziente risale agli anni ’60. All’ epoca il Laboratorio di Intelligenza Artificiale del MIT progettò ELIZA, il nonno dei moderni chatbot. I progressi odierni nell’elaborazione del linguaggio naturale e la popolarità degli smartphone sono in primo piano nella cura della salute mentale.
Ad esempio, l’app di Ginger.io offre sessioni di terapia e coaching basate su video e testo. Attraverso l’analisi delle valutazioni passate e dei dati in tempo reale raccolti tramite dispositivi mobili, l’app Ginger.io può aiutare gli specialisti a monitorare i progressi dei pazienti, identificare i momenti di crisi e sviluppare piani di assistenza personalizzati.
Un altro esempio è Woebot. Woebot è un programma per computer integrato in Facebook che mira a digitalizzare e replicare le conversazioni tra un paziente e un terapista. La tecnologia della salute digitale chiede informazioni sul tuo umore e sui tuoi pensieri. “Ascolta” come ti senti, apprende su di te e offre strumenti di terapia cognitivo comportamentale (CBT) basati sull’evidenza . Il primo studio di controllo randomizzato con Woebot ha mostrato interessanti risultati. Dopo appena due settimane, i partecipanti hanno sperimentato una significativa riduzione di depressione e ansia.
Ellie
La prossima generazione di chatbot presenterà avatar in grado di rilevare segnali non verbali e rispondere di conseguenza. Tale terapista virtuale di nome Ellie è stato lanciato dall’Institute for Creative Technologies (ICT) dell’Università della California meridionale. Lo scopo? Curare i veterani che soffrono di depressione e sindrome da stress post-traumatico. Ellie funziona utilizzando diversi algoritmi che determinano le sue domande, movimenti e gesti. Il programma osserva 66 punti sul viso del paziente e rileva la velocità di parola del paziente e la durata delle pause. Le azioni, i movimenti e il linguaggio di Ellie imitano quelli di un vero terapeuta solo nella misura in cui non sembrano troppo umani.
Prevenire l’isolamento sociale
Un altro problema che può essere affrontato dai chatbot basati sull’intelligenza artificiale è l’estremo isolamento sociale e le difficoltà nel costruire relazioni sociali strette tra le persone che soffrono di malattie mentali. In combinazione con i social network su Internet, tali chatbot possono favorire un senso di appartenenza e incoraggiare una comunicazione positiva. Il National Centre of Excellence in Youth Mental Health di Melbourne, Australia, ha lanciato il progetto Moderate Online Social Therapy (MOST). Ha lo scopo di aiutare i giovani che si stanno riprendendo da psicosi e depressione. La tecnologia digitalizza un ambiente terapeutico in cui i giovani imparano e interagiscono, oltre a fungere da piattaforma per praticare tecniche terapeutiche.
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I recenti sviluppi suggeriscono che presto dovremo affrontare la rivoluzione dell’intelligenza artificiale nella salute mentale,. E questo produrrà un migliore accesso e cure migliori a costi accessibili. Tuttavia, se l’IA costruisce modelli per i disturbi della salute mentale, non stiamo anche costruendo un modello per la normalità? E se è così, chi può definire cosa sia “normale” e sarà usato come strumento o randello?
Quello che dovremmo ricordare quando applichiamo l’intelligenza artificiale per studiare il nostro cervello, è che dovremmo stare attenti a non ridurre la personalità a una combinazione di fattori quantificabili e a demistificare i disturbi mentali senza trovare problemi in ogni idiosincrasia.
Bianca Stan – Laureata in Giurisprudenza, scrittrice con diversi libri pubblicati in Romania e giornalista per il gruppo “Anticipatia” (Bucarest). Si concentra sull’impatto delle tecnologie esponenziali, robotica militare e sulla loro intersezione con tendenze globali, urbanizzazione e geopolitica a lungo termine. Vive a Napoli.
