L’intelligenza artificiale in sanità
La tecnologia dell’intelligenza artificiale sta aprendo nuove strade. Superando le aspettative iniziali ha raggiunto un posto determinante nello sviluppo di nuove tecnologie in sanità. Vari giganti della tecnologia lavorano per sviluppare e commercializzare dispositivi e servizi che possano aiutare a migliorare la salute degli utenti.
Parole come AI (Artificial Intelligence), ChatGPT o MetaAI sono oramai entrate prepotentemente nel linguaggio comune. Il rapido progresso dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico sta rimodellando il panorama dell’assistenza sanitaria, offrendo nuove opportunità per il rilevamento, la diagnosi e l’ottimizzazione del trattamento delle malattie (Dalky et al., 2025). Anche in ambito psichiatrico e psicologico l’intelligenza sta entrando in gioco prepotentemente.
La complessità della diagnosi in psichiatria
Una adeguata terapia non può essere effettuata se non viene effettuata una adeguata diagnosi. In ambito psichiatrico la diagnosi è aiutata dalla presenza di criteri diagnostici internazionali descritti in alcuni manuali. I più riconosciuti e diffusi sono il DSM (Manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali) e l’ ICD (International Classification of Diseases). Il primo giunto alla quinta edizione rivisitata (DSM 5-TR), il secondo giunto alla undicesima edizione (ICD-11). Questi manuali descrivono dei sintomi che sono presenti nei vari disturbi psichiatrici così come il disturbo depressivo maggiore, il disturbo bipolare, i disturbi di personalità.
Intercettare sintomi nascosti con l’intelligenza artificiale
La complessità dei disturbi dell’umore nasce dalla storia personale di ogni paziente. Ogni paziente narra e racconta la propria sofferenza. Trasmette alcuni sintomi verbali e comportamentali che devono essere intercettati dal clinico (Zawad et al., 2022).
Il clinico in base alla sua formazione e alla sua esperienza elabora una ipotesi diagnostica e si può confrontare con i criteri dei sintomi descritti del DSM 5-TR e nell’ICD-11. Ma data la complessità della descrizione dei sintomi il paziente può dare più importanza ad alcuni e può presentare sintomi che non sono riportati nei due manuali. Cosa fare allora? Come può l’intelligenza artificiale aiutarci a fare diagnosi?
Un aiuto può venire dalla intelligenza artificiale?
Il profilo biologico, psicologico e sociale di una persona affetta da un disturbo dell’umore è unico. Appartiene solo a quella persona (Park et al., 2022). Seppur presentando sintomi che possono essere raccolti e individuati tra quelli presenti nei manuali diagnostici dall’intervista clinica può raccontare altri sintomi. Questi sintomi appartengono solo a quella persona.
Sempre più numerose sono le ricerche che hanno pubblicato studi sul possibile aiuto che l’intelligenza artificiale può dare nella valutazione e nella gestione dei disturbi dell’umore. L’intelligenza artificiale può comprendere anche le interazioni tra i sistemi biologici, psicologici e sociali che rendono unica quella persona e la sua malattia.
La raccolta olistica delle informazioni
Negli ultimi anni gli studiosi sono concordi che gli utilissimi manuali di ricerca (DSM e ICD) non riescono a raccogliere tutti i sintomi descritti dai pazienti durante le interviste cliniche. Sono stati proposti nuovi modelli diagnostici (ad esempio, HITOP) che hanno una visione più ampia della gerarchia dei sintomi in psicologia e psichiatria. Appare sempre più evidente che esiste una interazione tra sintomi di diversi gruppi diagnostici. A volte con una sovrapposizione di sintomi che può rendere difficile etichettare quei sintomi in una adeguata categoria diagnostica. L’intelligenza artificiale può avere un ruolo fondamentale per indirizzare i sintomi verso diagnosi più specifiche.
Come agisce l’intelligenza artificiale nella depressione
I sintomi riportati da pazienti affetti da disturbi dell’umore sono molteplici. La narrazione del paziente può essere raccolta mediante la sua registrazione e la trascrizione e inviata alla analisi di programmi e/o applicazioni di intelligenza artificiale. Queste applicazioni, innanzitutto, possono rapidamente confermare la diagnosi, ad esempio, di disturbo depressivo, o disturbo bipolare o di altre patologie secondo i criteri del DSM e/o dell’ICD. Ma possono fare anche altro. Possono estrapolare dalla massa dai dati sintomi maggiormente ripetuti ed enfatizzati, per poterli indirizzare verso altre ipotesi diagnostiche.
La nostra ipotesi
Il gruppo di ricerca coordinato dal Dr. Francesco Franza sta effettuando una indagine preliminare in un gruppo di pazienti affetti da diversi disturbi dell’umore. Ha raccolto le interviste dei pazienti secondo le modalità descritte in precedenza e le ha inviate alla analisi di programmi di intelligenza artificiale selezionati dalla piattaforma di rete internet.
L’ipotesi del nostro gruppo di ricerca è stata quella di intercettare con l’aiuto di tali applicazioni sintomi che non sono presenti nel DSM-5-TR. Il gruppo di lavoro è andato alla ricerca di sintomi importanti e predittivi di depressione, di disturbi dell’umore, di disturbi di personalità. Nei programmi di intelligenza artificiale sono stati inseriti i sintomi del disturbo depressivo maggiore, del disturbo bipolare tipo I, degli stati misti, del disturbo di personalità borderline.
I sintomi intercettati sono stati elencati per numero, frequenza e rilevanza. Per migliorare il confronto tra gruppi sintomatologici sono state inserite nei programmi di intelligenza artificiale i risultati e la descrizione di scale di valutazione psicopatologiche. Sono state scelte per facilità di utilizzo e di analisi la PHQ-9 per la depressione, la BPRS per la psicopatologia e la G.T. MSRS per gli stati misti.
La soluzione dalla intelligenza artificiale
I risultati ottenuti con l’intelligenza artificiale sono stati interessanti. Sono dati preliminari ma dalla indagine con i programmi di intelligenza artificiale iniziano a confermare i dubbi iniziali. Un numero importante di sintomi viene escluso dalla diagnosi nei manuali diagnostici. Sono sintomi che risentono delle influenze culturali e di appartenenza del singolo paziente.
L’intelligenza artificiale sta rendendo possibile la integrazione di sintomi che non sono specifici di un tipo di disturbo. Si osserva una sorta di rete di sintomi che interagiscono tra di loro e che possono spingere lontano dalle ipotesi diagnostiche iniziali.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale è uno strumento. E come tale è gestito dalla mente umana. Ha il vantaggio di utilizzare, valutare e descrivere in tempi rapidissimi una enorme mole di dati che la mente umana non è in grado di ottenere (Carli & Grigenti, 2019). Ma può aiutare la mente umana preparata e attenta.
L’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento indispensabile anche per la valutazione e la gestione dei disturbi dell’umore. Può aiutare anche a individuare sottogruppi di pazienti con specifiche caratteristiche sintomatologiche. Queste caratteristiche possono confermare o meno la diagnosi classica ma possono aiutare a individuare nuovi gruppi di pazienti. Oppure spostare la diagnosi verso altre patologie. È un mondo non più fantastico. È il nuovo mondo reale?
Barbara Solomita
Bibliografia
- Carli E, Grigenti F. Mente, cervello, intelligenza artificiale. Pearson, 2019
- Dalky A, Altawalbih M, Alshanik F, et al. Trends, Hotspots, Impacts, and Emergence of Artificial Intelligence and Machine Learning in Health and Medicine: A 25-Year Bibliometric Analysis. Healthcare 2025;13:892.
- Floridi L. Etica dell’intelligenza artificiale. Raffaello Cortina Editore, 2022
- Park CW, Seo SW, Kang N, er al. Artificial Intelligence in Health Care: Current Applications and Issues. J Korean Med Sci. 2020;35:e379.
- Zawad RS, Md. Haque Y, Kaiser MS, Mahmud M, Chen T. Computational Intelligence in Depression Detection. In: Artificial Intelligence in Healthcare (Chen T et al, eds). Springer, 2022
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