Deep Learning e Salute Mentale: Cosa Rivelano le Recenti Ricerche

Il dibattito sull’uso dell’intelligenza artificiale (IA) nella pratica clinica è stato recentemente al centro del congresso nazionale della Società Italiana di Psichiatria (SIP), tenutosi al Palazzo della Gran Guardia di Verona in occasione del 150° anniversario della società. Nonostante il crescente interesse e le numerose ricerche, oggi non esistono algoritmi di IA implementati nella pratica clinica a causa dei numerosi difetti che li rendono poco affidabili e potenzialmente pericolosi.

Secondo Antonio Vita, vicepresidente della SIP e professore di psichiatria all’Università di Brescia, “la ricerca sulle applicazioni dell’IA in ambito sanitario è vivace, ma c’è ancora molta strada da fare prima che queste tecnologie possano contribuire nella pratica clinica”. Questo concetto è stato ribadito anche da Liliana Dell’Osso, presidente della SIP, che ha sottolineato come l’IA abbia grande importanza nella ricerca clinica, ma che attualmente nessun metodo di IA sia stato promosso come adatto per la diagnosi, l’assistenza e la cura dei pazienti.

Tipologie di Algoritmi e le Sfide Attuali

La review presentata durante il congresso ha esaminato tre principali tipologie di algoritmi: Natural Language Processing (NLP), machine learning e deep learning. Il NLP è una branca dell’IA che aiuta i computer a capire, interpretare e manipolare il linguaggio umano, con esempi celebri come ChatGPT. Il machine learning è un sottoinsieme dell’IA alimentato da dati e algoritmi che permettono alle macchine di imparare e diventare più capaci. Il deep learning, invece, impiega reti neurali progettate per imitare il cervello umano, addestrate mediante grandi set di dati per apprendere modelli e restituire previsioni accurate.

“L’obiettivo della nostra review è stato quello di indagare le prestazioni della maggior parte degli algoritmi, analizzando i metodi utilizzati per raccogliere i dati e addestrarli”, ha spiegato il professor Vita. Per funzionare, l’IA richiede una grande quantità di dati: parametri neurobiologici, registrazioni audio-video, database nazionali e assicurativi, e dati di soggetti reclutati per testare l’algoritmo. Tuttavia, l’affidabilità di un algoritmo di IA dipende dalla qualità dei dati utilizzati per elaborarlo. Le banche dati attualmente utilizzate non sono create appositamente per questo scopo e potrebbero contenere errori, carenze e semplificazioni che riducono l’affidabilità dell’IA.

Problemi di Responsabilità e Privacy

L’uso dell’IA in campo clinico presenta ulteriori problemi oltre allo sviluppo di algoritmi efficienti e affidabili. Tra questi, l’attribuzione di responsabilità e il rischio che dati sensibili finiscano nelle mani sbagliate. “Manca una legislazione adeguata in caso di errore dell’IA, e non è chiaro chi sia responsabile: il psichiatra che ha convalidato il risultato, il paziente che l’ha accettato, i sviluppatori dell’algoritmo, il sistema sanitario che l’ha implementato, o nessuno?”, ha aggiunto il professor Vita.

Raccogliendo dati sensibili e monitorando le attività quotidiane, gli studi affrontano il rischio di mettere a repentaglio la privacy dei soggetti. Nonostante i servizi di salute mentale abbiano subito una trasformazione importante verso una medicina digitalizzata, utilizzando la tecnologia a vari livelli dalla diagnosi all’assistenza, oggi nessun metodo di IA è stato promosso come adatto per la diagnosi, l’assistenza e la cura dei pazienti.

Prospettive Future e Necessità di Ulteriori Ricerche

Il settore dell’IA applicata alla salute mentale è in continua evoluzione, e sono necessarie ulteriori ricerche per monitorare i progressi degli algoritmi e il loro potenziale contributo nella pratica clinica. “Nonostante i servizi di salute mentale abbiano subito una trasformazione importante verso una medicina digitalizzata, utilizzando la tecnologia a vari livelli dalla diagnosi all’assistenza, oggi nessun metodo di IA è stato promosso come adatto per la diagnosi, l’assistenza e la cura dei pazienti”, ha concluso il professor Vita.

Bullet Executive Summary

In sintesi, l’intelligenza artificiale rappresenta una promettente frontiera nella ricerca clinica e nella salute mentale, ma attualmente non è pronta per essere implementata nella pratica clinica a causa di numerosi difetti e rischi. La qualità dei dati, la responsabilità legale e la privacy sono solo alcune delle sfide che devono essere affrontate. Tuttavia, con ulteriori ricerche e sviluppi, l’IA potrebbe un giorno diventare uno strumento prezioso per la diagnosi e il trattamento dei disturbi mentali.

Nozione base di psicologia cognitiva: La psicologia cognitiva studia come le persone percepiscono, pensano, ricordano e apprendono. Un concetto fondamentale è l’attenzione selettiva, che si riferisce alla capacità di focalizzarsi su un particolare stimolo mentre si ignorano altri stimoli irrilevanti. Questo è particolarmente rilevante quando si considera l’uso dell’IA nella salute mentale, poiché gli algoritmi devono essere addestrati per riconoscere e dare priorità ai segnali più significativi nei dati complessi.

Nozione avanzata di psicologia comportamentale: La psicologia comportamentale si concentra sullo studio dei comportamenti osservabili e su come questi sono influenzati dall’ambiente. Un concetto avanzato è il “condizionamento operante”, che si riferisce al processo mediante il quale la probabilità di un comportamento è modificata dalle sue conseguenze. Questo principio può essere applicato nello sviluppo di algoritmi di IA per la salute mentale, dove i modelli possono essere addestrati a riconoscere e rispondere a specifici comportamenti dei pazienti, migliorando così la precisione delle diagnosi e dei trattamenti.