L'intelligenza artificiale (IA) può aiutare i professionisti della salute mentale analizzando grandi set di dati e biomarcatori, offrendo valutazioni potenzialmente più obiettive rispetto ai metodi tradizionali.
Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono addestrati per rilevare e prevedere condizioni di salute mentale, tra cui depressione, disturbi d'ansia, disturbo bipolare e PTSD.
Gli studi dimostrano che i modelli di IA possono raggiungere un'elevata accuratezza (ad esempio, fino al 90%) nella diagnosi delle malattie psichiatriche. Ad esempio, i modelli di IA hanno mostrato risultati promettenti nella diagnosi di condizioni come il deterioramento cognitivo, la schizofrenia e i disturbi bipolari, con un'efficacia che varia dal 21% al 100%.
Le tecniche di IA possono aiutare a ridefinire le malattie psichiatriche in modo più oggettivo rispetto ai manuali diagnostici tradizionali come il DSM-5.
I predittori comuni per la diagnosi includono informazioni demografiche e socioeconomiche, anamnesi clinica, dati fisiologici, dati psicometrici, biomarcatori di scansioni mediche (come MRI, EEG, segnali HRV, densità della materia grigia) e contenuto semantico.
Anche i modelli multimodali che riconoscono la voce e le espressioni facciali sono efficaci per lo screening della salute mentale su larga scala. Monitoraggio della progressione della malattia e dell'efficacia del trattamento Gli strumenti di IA vengono utilizzati per monitorare le condizioni di salute mentale, prevedere le ricadute e valutare vari fattori. Raccolgono ed elaborano dati in tempo reale per tracciare la prognosi in corso dei disturbi di salute mentale e valutare l'efficacia del trattamento. Il monitoraggio include condizioni come la depressione (compreso il disturbo depressivo maggiore, MDD), l'ansia, i disturbi di personalità, la schizofrenia, il disturbo bipolare, le fobie e il disturbo da uso di sostanze, nonché il rischio di suicidio.
L'IA può aiutare a prevedere l'efficacia del trattamento sia per gli interventi farmacologici (ad esempio, acidi grassi omega-3, citalopram, duloxetina, infusioni di ketamina, antidepressivi) che per la psicoterapia (ad esempio, terapia cognitivo-comportamentale - CBT). I predittori per il monitoraggio e la previsione dei risultati del trattamento includono spesso misure della gravità della depressione (ad esempio, HDRS, MADRS, BDI, PHQ-9, HADS), variabili demografiche, anamnesi medica, comorbilità, fattori psicosociali (eventi stressanti della vita, qualità della vita sociale/lavorativa/familiare), dati generali sull'attività (attività fisica, sonno, uso del telefono), dati fisiologici (variabilità della frequenza cardiaca, variabili acustiche), fattori genetici e marcatori neurobiologici (EEG, fMRI).
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