La salute mentale e i disturbi neurologici sono un'epidemia in crescita. Negli Stati Uniti., quasi una persona su cinque ha una condizione di salute mentale.

Eppure c'è una crescente carenza di professionisti della salute mentale per trattare adeguatamente questa esigenza. Entro il 2025, si stima che la domanda di psichiatri possa superare l'offerta fino a 15, 600 psichiatri. Per aiutare i medici con risorse limitate a supportare il numero crescente di pazienti che cercano un trattamento, il campo di ricerca della psichiatria computazionale applica approcci basati su dati e metriche alla psichiatria per studiare il pensiero, emozione, e comportamento.

A gennaio 2017, IBM ha fatto la coraggiosa dichiarazione che entro cinque anni, i professionisti della salute potrebbero applicare l'intelligenza artificiale per capire meglio come le parole e il linguaggio dipingono una finestra chiara sulla nostra salute mentale. Quasi due anni dopo, stiamo già vedendo i primi risultati promettenti. Da allora, il lavoro e la ricerca che abbiamo svolto hanno consolidato la nostra posizione:i dati individualizzati, dalla scelta del parlato alla parola, al testo scritto e agli indicatori fisiologici, insieme all'intelligenza artificiale potrebbero essere la chiave per aiutare i professionisti della salute a comprendere meglio le nostre menti.

Durante l'ultimo anno, i team di IBM Research hanno collaborato con i medici per pubblicare la seguente ricerca in questo spazio, tutto ciò dimostra il potenziale dell'intelligenza artificiale e della parola per aiutare a informare i professionisti e aiutarli a dipingere un quadro più dettagliato di ciò che sta accadendo nelle nostre menti.

• Abbiamo fatto progressi nella creazione di algoritmi di intelligenza artificiale per aiutare a informare i medici sullo stato mentale degli utenti in base alla complessità strutturale delle loro frasi, che possono indicare modelli di deterioramento cognitivo.
• Abbiamo anche dimostrato che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono essere utilizzati per aiutare i medici a identificare modelli linguistici critici che determinano, con una precisione del 95%, campioni di discorso che tradizionalmente corrispondono a pazienti schizofrenici rispetto a quelli che corrispondono a individui ritenuti più inclini a sperimentare la psicosi da professionisti sanitari o controlli sani. Nello specifico, i cambiamenti nella coerenza del discorso (il modo in cui il significato viene stabilito tra le frasi) così come la ricchezza del discorso (il contesto aggiunto intorno alle parole) possono indicare in modo evidente la schizofrenia.
• Abbiamo sviluppato un modo per utilizzare l'apprendimento automatico per automatizzare rapidamente l'analisi del discorso verbale e allertare i medici, con una precisione superiore all'83 percento, della possibilità di episodi psicotici all'interno di coorti che sono state identificate come più suscettibili di sperimentare la psicosi, indipendentemente dal protocollo diagnostico. Ciò potrebbe rivelarsi fondamentale per aiutare i professionisti a prevedere la psicosi prima che i sintomi inizino a manifestarsi, poiché sottili cambiamenti nel linguaggio potrebbero indicarlo anche prima della sua piena insorgenza.

Immaginiamo un futuro in cui queste tecnologie possano essere messe nelle mani dei professionisti della salute mentale e, infine, consentire loro di svolgere il proprio lavoro in modo più intelligente, con maggiore fiducia, e con la capacità di trattare efficacemente un volume crescente di pazienti con i dati giusti a portata di mano.

Anche se questo è un grande progresso, questa è ancora solo la punta dell'iceberg. Continuiamo a perfezionare e sviluppare ulteriormente queste tecniche, ed espandere il loro uso per aiutare i medici a ottenere una visione ancora più ampia di ciò che potrebbe accadere nel cervello di un individuo quando si tratta di salute mentale e disturbi neurologici. Auspicabilmente, gli operatori sanitari saranno presto in grado di utilizzare frequentemente la parola per attingere al potere dell'intelligenza artificiale e fare diagnosi più informate.

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione di IBM Research. Leggi la storia originale qui.