I biomarcatori digitali (“Digital Biomarkers”) sostituiranno il “miraggio” dei biomarcatori biologici in psichiatria?
Negli ultimi decenni, il campo della psichiatria ha stanziato una grande quantità di risorse e sforzi per rendere disponibili metodi più accurati e oggettivi per diagnosticare, valutare e monitorare i risultati del trattamento dei disturbi psichiatrici.
Nonostante l’ottimismo e alcuni progressi significativi nei marcatori biologici, è diventato sempre più evidente che essi non riescono a soddisfare le aspettative iniziali a causa della loro mancanza di specificità, scarsa affidabilità e disponibilità limitata nella pratica clinica quotidiana.
Gli attuali approcci alla valutazione psichiatrica richiedono molte risorse e richiedono una valutazione che richiede molto tempo da parte di un medico specializzato.
Nell’ambito della psichiatria digitale lo sviluppo di biomarcatori digitali è molto promettente e consente una valutazione scalabile, sensibile al fattore tempo e conveniente sia del quadro clinico psichiatrico che del cambiamento dei sintomi nel corso del tempo.
Al riguardo sembra essere molto promettente il lavoro portato avanti dalla IBM Research che promette di sviluppare entro 5 anni dei biomarcatori digitali specifici per la psichiatria che utilizzeranno l’Intelligenza Artificiale per aprire una finestra sulla nostra salute mentale.
Secondo i ricercatori della IBM ciò che diciamo e scriviamo sarà utilizzato come biomarcatore non solo della nostra salute mentale ma anche del nostro benessere fisico.
La prosodia e lo stile del nostro discorso ed i pattern linguistici della nostra scrittura analizzati dai nuovi sistemi cognitivi di intelligenza artificiale forniranno segni iniziali di disturbi dello sviluppo, di malattie mentali ed anche di alcune malattie neurologiche degenerative in modo da poter aiutare medici e pazienti a prevedere, monitorare e tracciare meglio queste condizioni mediche.
L’analisi del linguaggio potrà generare dei biomarcatori digitali di estrema utilità clinica.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzeranno il discorso o le parole scritte di un paziente per cercare degli indicatori specifici che si trovano nel linguaggio, compresi il significato, la sintassi e l’intonazione.
La combinazione dei risultati di queste misurazioni, veri e propri biomarcatori digitali, con quelli dei dispositivi indossabili e di altri sistemi diagnostici (come il buon vecchio EEG) potrà fornire un quadro clinico molto più completo dell’individuo per meglio identificare, comprendere e trattare la psicopatologia di base, che si tratti del Parkinson, dell’Alzheimer, della malattia di Huntington, del PTSD, schizofrenia, disturbo bipolare o anche alterazioni dello sviluppo neurologico come l’autismo e l’ADHD.
Quelli che una volta erano segni invisibili, nascosti tra le pieghe del linguaggio umano, diventeranno chiari segnali della probabilità dei pazienti di entrare in un certo stato mentale patologico o di come il loro piano di trattamento stia funzionando o meno, integrando ovviamente gli altri dati clinici provenienti da visite cliniche regolari.
Chiaramente l’applicazione di questi algoritmi di studio del linguaggio non deve essere pensata solo al setting clinico “classico” ma di sicuro verrà estesa alle conversazioni sui social media o su altre piattaforme digitali presenti e future.
Per concludere vorrei riportare quanto afferma la IBM Research rispetto al suo gruppo di lavoro sulla salute mentale:
“I nostri scienziati stanno usando le trascrizioni e gli input audio da interviste psichiatriche, insieme alle tecniche di apprendimento automatico, per trovare modelli nel linguaggio per aiutare i medici a prevedere e monitorare accuratamente psicosi, schizofrenia, mania e depressione. Oggi, ci vogliono solo circa 300 parole per aiutare i medici a prevedere la probabilità di psicosi in un utente”.
Bibliografia:
- Diego Hidalgo-Mazzei Allan H. Young Eduard Vieta Francesc Colom Behavioural biomarkers and mobile mental health: a new paradigm Int J Bipolar Disord (2018) 6: 9. https://doi.org/10.1186/s40345-018-0119-7
- Nicholas C. Jacobson Hilary Weingarden Sabine Wilhelm Digital biomarkers of mood disorders and symptom change npj Digital Medicinevolume 2, Article number: 3 (2019)
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