Dr. Sven Hansen, fondatore del The Resilience Institute recentemente ha affermato:
“When we are distressed, technology can recognise this and help us out. Apple Watch nudges about 15 million people every day – calories, movement, standing, sleeping and breathing. Put this all together and we already have a massive pressure toward better health – physical, mental and emotional.”
Sull’Intelligenza Artificiale Bill Gates ha detto alla CNBC:
“We are in a world of shortage, but these advances will help us take on all of the top problems…“
Nonostante queste autorevoli affermazioni iniziali, in generale, i progressi nella tecnologia dell’informazione, deep learning e machine learning in particolare, che stanno sconvolgendo molte aree dell’economia, del business e di alcune nicchie tecnologiche specifiche, hanno finora fatto registrare relativamente pochi progressi nel settore della medicina e della salute pubblica.
Soprattutto sembra difficile, per ora, verificare prove concrete che la tecnologia stia portando significativi miglioramenti nell’efficienza complessiva nel contesto reale.
Ma ci sono alcune considerazioni molto importanti da fare. Ad esempio, la quantità totale di informazioni che potrebbero potenzialmente essere utili a un medico che tenta di diagnosticare le condizioni di un particolare paziente o progettare una strategia di trattamento ottimale è sconcertante, in questi tempi moderni.
I medici si trovano di fronte a un continuo torrente di nuove scoperte, trattamenti innovativi e valutazioni di studi clinici pubblicati su riviste mediche e scientifiche in tutto il mondo. Come si può pensare che un essere umano riesca a farne buon uso quanto una macchina?
Ad esempio, MEDLINE, un database online gestito dalla US National Library of Medicine, indicizza oltre 5.600 giornali separati, ognuno dei quali può pubblicare ovunque da dozzine a centinaia di documenti di ricerca distinti ogni anno. Inoltre, ci sono milioni di cartelle cliniche, storie di pazienti e casi studio che potrebbero offrire spunti importanti.
Secondo una stima, il volume totale di tutti questi dati raddoppia all’incirca ogni cinque anni.
Sembra ovvio che risulta impossibile per qualsiasi essere umano assimilare più di una piccola parte delle informazioni pertinenti anche all’interno di aree altamente specifiche della pratica medica, ed è proprio in questo ambito che le prime applicazioni dell’intelligenza artificiale si potranno applicare nel contesto reale della medicina.
Ma non solo.
La psichiatria, sebbene rappresenti una specialità molto particolare della medicina, sembra essere addirittura molto più predisposta delle altre aree del sapere medico, ad essere aiutata dalla intelligenza artificiale in alcuni compiti che potevano sembrare fantascientifici sino a pochi anni or sono. Prepariamoci quindi al connubio tra intelligenza artificiale e psichiatria.
La Medicina, in generale, e la Psichiatria, in particolare, si potranno mai giovare della Intelligenza Artificiale?
L’Intelligenza Artificiale (“IA“) è ormai integrata nella nostra società molto di più di quello che possiamo percepire. Inoltre tutte le stime tecnologiche, culturali ed economiche indicano che la IA è qui per restare. Già moltissime aree della medicina utilizzano quotidianamente algoritmi di IA per adiuvare il medico ed il ricercatore nelle sue funzioni di studio, diagnosi e di trattamento:
- Analisi dei tracciati ECG ed EEG
- Analisi delle immagini di Anatomia Patologia
- Gestione dei Big Data provenienti da studi clinici
- sistemi Esperti per la diagnosi ed il trattamento
Molte domande si aggirano nelle menti dei medici che lavorano negli anni 2000: Quale parte del lavoro medico potrà essere svolta o migliorata dall’intelligenza artificiale? In che modo la Sanità verrà cambiata da queste tecnologie? Ci saranno dei rischi nel coinvolgere l’IA con la salute pubblica?
Secondo tutti i futurologi la 4a Rivoluzione Industriale avrà come protagonista la tecnologia dell’Intelligenza Artificiale applicata ai domini dell’ambiente, del digitale e del biologico.In quest’ottica la medicina rappresenterà uno dei poli di maggior interesse. Questo che piaccia o meno ai professionisti della sanità.
Intelligenza Artificiale e Psichiatria
Tra le molte attività umane che potranno giovarsi della IA le professioni sanitarie connesse alla Psichiatria ed alla Salute Mentale sembrano essere candidate ad enormi cambiamenti. A giudicare dalle aree di interesse di molte sturtup innovative, soprattutto negli USA, gli studi su intelligenza artificiale e psichiatria sono destinati ad un radioso (e remunerativo!) futuro.
Quali saranno gli ambiti della psichiatria che potranno essere cambiati dalla rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale? Vi riporto alcuni esempi tratti dalla letteratura internazionale.
Previsione di Condotte Suicidarie
In un articolo pubblicato ad aprile, Colin Walsh, un data scientist che opera presso il Vanderbilt University Medical Center, ha descritto le prime fasi del suo lavoro su un nuovo algoritmo di IA che, utilizzando un flusso di dati che è pubblicamente disponibile negli USA tramite registri ospedalieri e registri locali, potrà, con una precisione fino al 90%, prevedere la probabilità che qualcuno commetta un tentativo suicidario nei prossimi mesi.
La sua ricerca, ancora nella sua infanzia, significa molto per i medici e gli specialisti di psichiatria che si occupano di pazienti con intenti suicidi, ovvero essere coadiuvati in maniera statisticamente oggettiva nella valutazione di un paziente che sta sviluppando ideazione suicidaria per prevenire ed aiutare.
L’algoritmo si perfezionerà man mano che gli eventi forniranno feedback ai dati iniziali (ovvero i conosciuti fattori di rischio per il suicidio) e potranno suggerire anche nuove variabili biologiche, comportamentali e psichiche coinvolte nel complessissimo evento del suicidio.
Sistemi Esperti per la gestione delle terapie Psicofarmacologiche
Molte cliniche, incluse ad esempio la famosa Mayo Clinic, si stanno già dotando di algoritmi di Intelligenza Artificiale per valutare i migliori protocolli basati sull’evidenza scientifica per il trattamento dei disturbi mentali, valutando le possibili interazioni farmacologiche e le variabili biologiche del singolo paziente per scegliere i migliori tipi di farmaco ed i dosaggi più adeguati.
Intelligenza Artificiale in Criminologia
Questa è un area di interesse che negli USA ha già generato delle conseguenze pratiche di rilievo, poiché molti giudici si affidano ad un sistema di intelligenza artificiale per prevedere eventuali condotte criminose future. Ho già scritto un breve articolo al riguardo, e vi rimando a quel post. Leggete l’articolo su Criminologia e Intelligenza Artificiale.
Previsione di Condotte Autolesionistiche
Facebook, la più diffusa piattaforma di social media, costituisce il palcoscenico centrale della nostra presenza nel mondo digitale. Recentemente Facebook ha testato un algoritmo che ha analizzato i post e gli aggiornamenti di stato per tentare di identificare le persone a rischio di commettere autolesionismo, notificandole così ai membri della famiglia, o agli amici, molto prima che possa accadere qualcosa di brutto.
Psicoterapia mediante i Chatbot
Woebot, un rivoluzionario chatbot che gira all’interno di Facebook Messenger, è stato recentemente implementato da un gruppo di ricercatori della Stanford University.
Avendo conversazioni regolari con i suoi utenti, indistinguibili da quelle con un essere umano, e monitorando il loro stato d’animo tramite algoritmi di analisi verbale, Woebot stà imparando a funzionare come un terapeuta digitale personale, effettuando valutazioni e raccomandando trattamenti basati sulla tua condizione psicologica.
Questo sta già accadendo, senza che nessuno se ne stia accorgendo.
Allo stesso modo, Tess, un software intelligente che comunica con voi tramite messaggi di testo via whatsupp o messenger, sta migliorando rapidamente e presto dovrebbe essere in grado di somministrare psicoterapia cognitivo-comportamentale a pazienti depressi, con instabilità emotiva e così via.
Tess è prodotto dalla casa di X2_AI. Tess è già in grado di fornire i suoi servizi, sebbene migliorerà di molto nei prossimi mesi di addestramento “sul campo”.
Molti rumors dalla Silicon Valley, al di là dello sdegno che questo potrà suscitare in molti psicoterapeuti, indicano chiaramente che i Chatbot finalizzati a conversazioni terapeutiche, di supporto o vere proprie psicoterapie sono in fase di sviluppo o, addirittura, già in fase di beta test su volontari umani.
Diagnosi di disturbi affettivi mediante Instagram
L’enorme flusso di dati che proviene dall’applicazione di Instagram è oggetto di attenzione e studio da parte di un gruppo di ricercatori di Harvard e dell’Università del Vermont.
Utilizzando l’analisi del colore, i metadati e il rilevamento algoritmico del volto, il loro algoritmo di IA sta iniziando ad essere in grado di raggiungere un’accuratezza del 70% nel rilevamento di segni precoci di depressione e di mania (tanto per fare un esempio gli studi precedenti nel mondo reale indicano una capacità del 42% da parte di personale medico non specialistico).
Diagnosi automatizzata di Psicosi Attiva mediante pattern verbali
IBM Research sta usando trascrizioni e audio da interviste psichiatriche attuate da personale specialistico, miscelate a tecniche di apprendimento automatico mediato dalla IA, per trovare pattern nel linguaggio naturale con il fine di aiutare i medici a predire e monitorare accuratamente psicosi, schizofrenia, mania e depressione.
Ad oggi bastano solo circa 300 parole per aiutare i medici a prevedere la probabilità di psicosi in un utente con una probabilità molto vicina al 100%.
Vale la pena ricordare che il sistema di intelligenza artificiale della IBM si chiama Watson e rappresenta, probabilmente, lo stato dell’arte di questa tecnologia applicata non solo alla medicina ma anche ad altri ambiti (business, big data, etc.).
Acquisizione di Filmati Digitali per la diagnosi dell’ADHD
Scienziati dell’Università del Texas presso la Arlington e la Yale University stanno unendo la potenza di calcolo del loro algoritmo di IA e l’esperienza psichiatrica di alcuni professionisti per diagnosticare l’ADHD nei bambini.
Usano le ultime novità in fatto di computer vision e machine learning hanno iniziato a valutare i bambini mentre eseguono determinati esercizi fisici e informatici. Gli esercizi mettono alla prova l’attenzione del bambino, il processo decisionale e la capacità di gestire le emozioni.
Meta-analisi degli RCT gestite da algoritmi di IA
Molti algoritmi di machine learning si stanno applicando all’analisi degli studi clinici medici (RCT, “Randomized Clinical Trials”), inclusi quelli psichiatrici, per valutare, ad un livello di obiettività superiore, se i risultati clinici di nuovi trattamenti farmacologici sono basati o meno su criteri di evidenza scientifica.
Conclusioni
Come potete osservare questa piccola raccolta di applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in Psichiatria fornisce già uno scenario piuttosto impressionante delle possibilità che si dipanano all’orizzonte.
La psichiatria, nella sua prospettiva di studio, prevenzione e cura dei disturbi mentali, sta attualmente subendo una rivoluzione silenziosa. Per decenni, o anche secoli, questa disciplina si è basata in gran parte sull’osservazione soggettiva. Questo ha dato risultati non sempre incoraggianti e soddisfacenti per i pazienti.
Inoltre gli studi su larga scala sono stati ostacolati dalla difficoltà di valutare obiettivamente il comportamento umano e confrontarlo con una “norma” per così dire consolidata. Infine, il grande dilemma di come ci siano pochi modelli ben fondati di circuiti neurali o di biochimica cerebrale, ed è difficile collegare questi dati biologici con il comportamento della persona nel mondo reale.
Tutto questo sta iniziando a cambiare grazie alla disciplina emergente della psichiatria computazionale, ovvero della Intelligenza Artificiale applicata alla psichiatria, che utilizza una potente analisi dei dati e l’apprendimento automatico per mettere a nudo i fattori sottostanti alla base di comportamenti estremi e insoliti tipici delle patologie psichiatriche.
La psichiatria computazionale, una scienza in fase di consolidamento, sta rendendo improvvisamente possibile estrarre dati da osservazioni nel mondo reale (audio, video, immagini e testo) e collegarli alle teorie matematiche della cognizione.
Sarà sempre di più possibile sviluppare esperimenti basati su computer che controllino attentamente gli ambienti in modo che i comportamenti specifici possano essere studiati in dettaglio, molto meglio che da singoli osservatori umani.
Tutto questo, che ci piaccia o meno, è già in corso.
Un consiglio: volete leggere uno dei migliori libri divulgativi sull’Intelligenza Artificiale ed i suoi impatti sulla nostra Società, medicina e psicologia incluse? Allora vi consiglio “Vita 3.0” di Max Tegmark, acquistatelo al miglior prezzo su Amazon.it:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
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