Recentemente un team di ricerca del Dipartimento di Psicologia e Scienze cognitive dell’Università di Trento, guidato da Alessandro Grecucci, ha sviluppato un algoritmo in grado di prevedere ansia, depressione e, più generalmente, i disturbi psicologici. Il grosso vantaggio nell’uso di questo modello deriverebbe dal fatto che sia in grado di prevedere il possibile sviluppo dei disturbi mentali, agendo prima che sorgano.
A parlare dell’algoritmo che prevede ansia e depressione è lo stesso Grecucci sulle pagine del quotidiano Il Messaggero. Nei laboratori di Trento il team ha utilizzato “strumenti di neuro imaging, come la risonanza magnetica funzionale e strutturale, l’elettroencefalografia e più recentemente metodi di neurostimolazione”, al fine di “capire dove sono localizzate queste funzioni“. Grazie ai dati raccolti sarebbero riusciti, poi, ad “avere immagini cerebrali di ogni persona e del funzionamento del cervello”, grazie alle quali sono riusciti a sviluppare l’algoritmo per prevedere ansia e depressione. “Nelle ultime ricerche”, spiega ancora Grecucci, “ci stiamo focalizzando anche nello studio della personalità i cui disturbi ad oggi sono ancora poco compresi, come quello narcisistico, borderline ed antisociale, che può sviluppare anche atti criminosi”.
Come funziona l’algoritmo per prevedere ansia e depressione
L’algoritmo che prevede ansia e depressione, insomma, funziona grazie ad immagini digitali ottenute studiando i cervelli di persone affette da problemi psicologici. “I dati grezzi”, spiega Grecucci, “sono stati inseriti in un computer dotato di una combinazione di algoritmi di machine learning, che elabora quei dati, fornendo dei modelli predittivi in grado di capire quali aree del cervello sono colpite dall’ansia, anche in individui di cui non sappiamo nulla”.
“Nel nostro laboratorio”, spiega ancora Grecucci che guida il team che ha creato l’algoritmo per prevedere ansia e depressione, “abbiamo pensato al cervello come ad un oggetto matematico, la cui struttura può essere scomposta in unità più piccole, per capirne il collegamento al fine di predire un determinato stato mentale”. I primi test dell’algoritmo che prevede ansia e depressione, inoltre, avrebbero dato risultati straordinari, attestando un’accuratezza “intorno all’80/90%. L’errore umano è molto più ampio”, spiega Grecucci, e “il nostro scopo è creare biomarcatori che abbiano un’oggettività diagnostica nell’ottica di una medicina di precisione”.