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Schizofrenia: nuovo modello AI può aiutarne la diagnosi

Recentemente, un team di scienziati ha sviluppato dei nuovi strumenti promettenti; questi si basano su modelli linguistici che sfruttano l’intelligenza artificiale. Grazie al nuovo prototipo risulta possibile caratterizzare anche i più piccoli dettagli rilevabili durante una discussione verbale in pazienti affetti fa schizofrenia. La ricerca ha il fine di comprendere come l’analisi automatizzata del linguaggio potrebbe aiutare medici e scienziati a diagnosticare e valutare le condizioni psichiatriche.

Attuale modalità di diagnosi della schizofrenia

La schizofrenia è una patologia della sfera psichiatrica; tale disturbo risulta abbastanza debilitante e comune, infatti colpisce circa 24 milioni di persone a livello mondiale. Secondo il SSN, i sintomi della condizione possono includere allucinazioni, deliri, pensieri confusi e cambiamenti nel comportamento. Attualmente, la diagnosi psichiatrica si basa quasi interamente sul dialogo verbale con i pazienti e quelli a loro vicini; ciò viene affiancato ad un numero esiguo di test come esami del sangue e scansioni cerebrali. Tuttavia, questa mancanza di precisione impedisce una comprensione più completa delle cause della malattia mentale e ne limita il monitoraggio del trattamento.

Paziente ad una visita di controllo per la sua patologia.

Il nuovo studio sulla schizofrenia

I ricercatori hanno selezionato 26 pazienti affetti da schizofrenia (di cui 13 non assumono alcun farmaco per la cura della patologia) e 26 partecipanti di controllo. Durante lo studio si è chiesto agli individui selezionati di completare 2 compiti di fluidità verbale; in questi è richiesto loro di nominare quante più parole potevano appartenenti alla categoria “animali” o iniziare con la lettera “p“, il tutto in circa 5 minuti.

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Dettagli dello studio sulla schizofrenia – Credits: PNAS

Modello AI per l’analisi del linguaggio verbale

Per analizzare le risposte fornite dai partecipanti, il team ha utilizzato un modello linguistico AI. Questo si è addestrato su un’elevata mole di testo selezionata su Internet per rappresentare il significato delle parole nel modo più simile a quelle umane. Si è testato se le parole che le persone hanno espresso spontaneamente potevano essere previste dal modello di intelligenza artificiale e se questa prevedibilità si è ridotta nei pazienti con schizofrenia.

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Analisi della qualità del percorso semantico rilevata durante lo studio dei pazienti schizofrenici – Credits: PNAS

Considerazioni sulle scoperte rilevate

Si è scoperto che le risposte fornite dai partecipanti al controllo sono effettivamente più prevedibili dal modello di intelligenza artificiale rispetto a quelle generate dalle persone con schizofrenia e che questa differenza è maggiore nei pazienti con sintomi più gravi. I ricercatori pensano che questa differenza possa essere correlata con il modo in cui il cervello impara le relazioni tra ricordi e idee e memorizza queste informazioni nelle cosiddette “mappe cognitive”. A favore di questa tesi, in una seconda parte dello stesso studio, gli scienziati hanno utilizzato la scansione del cervello per misurare l’attività cerebrale nelle zone coinvolte nell’apprendimento e nella memorizzazione di queste “mappe cognitive”.

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Relazione con il replay della potenza di ondulazione associata – Credits: PNAS

Conclusioni e prospettive future

Fino a qualche anno fa, l’analisi del linguaggio in modalità automatica era fuori dalla portata di medici e scienziati. Tuttavia, con l’avvento dei modelli linguistici di intelligenza artificiale come ChatGPT, questa situazione sta cambiando. Questo studio dimostra il potenziale di applicare modelli linguistici AI alla psichiatria, un campo medico intimamente correlato al linguaggio e al significato. Se questi strumenti si dimostreranno sicuri e robusti, è altamente probabile che questi inizieranno ad essere distribuiti nella realtà clinica entro il prossimo decennio.