L’intelligenza artificiale può migliorare l’assistenza sanitaria mentale e colmare la carenza di personale

L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a migliorare l’assistenza sanitaria mentale, rendendola più efficace, oltre a risolvere i problemi di personale che potrebbero impattare sul settore della salute mentale nel corso del prossimo decennio. L’IA potrebbe potenzialmente derivare modelli complessi dai dati, modelli che anche i psichiatri e i clinici addestrati hanno difficoltà a vedere. Inoltre, come riportato da Time, l’IA potrebbe aiutare a colmare le gravi carenze di operatori sanitari mentali, fornendo ai pazienti supporto al di fuori del tempo trascorso con un clinico.

Nel corso dei prossimi cinque anni, si prevede che il sistema di salute mentale degli Stati Uniti potrebbe avere carenza di circa 15.600 psichiatri, secondo uno studio pubblicato dal National Council for Behavioral Health. Ciò significa che il tempo e le risorse dei clinici e degli altri professionisti della salute mentale saranno molto limitati. Anche adesso, i clinici trascorrono generalmente poco tempo con i loro pazienti, vedendo occasionalmente un paziente solo una volta ogni pochi mesi.

L’intelligenza artificiale ha recentemente apportato enormi contributi nel campo medico, migliorando l’accuratezza della diagnosi, utilizzando la visione computerizzata per trovare modelli oscuri nelle immagini mediche e progettando piani di trattamento migliori per i pazienti. Uno dei modi in cui l’assistenza sanitaria mentale differisce dall’assistenza sanitaria fisica è che richiede un alto livello di percezione e intelligenza emotiva per diagnosticare e trattare i pazienti, ma l’IA potrebbe comunque avere un effetto benefico sul settore. La potenza dell’apprendimento automatico per analizzare i dati e estrarre modelli, compresi quelli così confusi e sottili che gli esseri umani li trovano difficili da notare/interpretare, può aiutare i professionisti della salute mentale a trattare e sostenere i loro pazienti.

Le tecniche di analisi dei dati avanzate possono migliorare la diagnosi di alcune condizioni di salute mentale come la malattia bipolare, e più velocemente viene effettuata la diagnosi, più velocemente i pazienti possono essere sottoposti al trattamento appropriato. Oltre a ciò, l’intelligenza artificiale può aiutare i clinici in altri modi, come ad esempio consentire ai medici di interagire con i loro pazienti a distanza o raccogliendo e analizzando automaticamente i dati che possono essere utilizzati per aggiornare i piani di trattamento.

Attualmente, ci sono alcune applicazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale per sostenere le persone con disturbi di salute mentale. Woebot, ad esempio, è un chatbot che utilizza principi derivati dalla terapia cognitivo-comportamentale per aiutare le persone a tenere traccia del loro umore e gestire i modelli di pensiero. Negli anni a venire, potremmo vedere applicazioni molto più sofisticate dell’intelligenza artificiale nel settore della salute mentale. Come ha spiegato il dottor Henry Nasrallah, uno psichiatra del Centro medico dell’Università di Cincinnati, ci sono metodi che possono essere utilizzati per dedurre lo stato di salute mentale di un paziente, come ad esempio la mancanza di affettazione del linguaggio spesso correlata alla depressione, o l’uso di parole disgiunte legato alla schizofrenia.

I clinici spesso utilizzano modelli di linguaggio come questi per diagnosticare i pazienti, e gli algoritmi di IA possono potenzialmente rilevare modelli così sottili che le persone non li scopriranno. Recentemente, Peter Foltz, un professore di ricerca all’Università del Colorado Boulder, e i suoi colleghi hanno creato un’app che sottopone i pazienti a vari esercizi verbali, raccogliendo dati sul loro tono e affettazione mentre rispondono a domande relative al loro stato emotivo e raccontano storie. Questi dati vengono quindi analizzati da un sistema di IA che li confronta con clip audio di una popolazione di pazienti più ampia al fine di scoprire potenziali problemi di salute mentale. Quando testata su una popolazione di 225 individui in due diverse località, l’app ha eseguito almeno altrettanto bene dei clinici nel rilevamento dei sintomi di disturbi o distress della salute mentale. Un riconoscimento di modelli simile può essere fatto anche con il linguaggio scritto, analizzando la scelta delle parole e l’ordine di utilizzo delle parole.

Ci sono alcuni ostacoli notevoli alla creazione di strumenti di diagnosi di salute mentale basati sull’IA. Uno dei problemi più grandi è che i clinici e gli psichiatri stessi spesso non sono d’accordo su quali criteri siano necessari per effettuare una diagnosi, con malattie come la depressione basate su una varietà di scale e criteri. Altri problemi come l’affidabilità discutibile dei dati segnalati dai pazienti potrebbero anche ostacolare gli sforzi per progettare strumenti di diagnosi di IA. Anche i ricercatori di IA e salute mentale stessi sottolineano che i loro strumenti non sono destinati a sostituire gli psichiatri umani e riconoscono i loro limiti. Tuttavia, man mano che la raccolta dei dati migliora e i modelli diventano più sofisticati, l’affidabilità delle diagnosi di IA sulla salute mentale potrebbe aumentare. Infine, automatizzando molti dei processi più lungi che i clinici devono affrontare, le IA possono consentire ai fornitori di assistenza sanitaria mentale di trascorrere più tempo con i pazienti, un obiettivo degno di essere perseguito di per sé.