Uno smartphone nell'oscurità con schermo illuminato

5 applicazioni di IA per diagnosticare e trattare la depressione

Oggi esistono diverse applicazioni di intelligenza artificiale (IA) per diagnosticare e trattare la depressione.

Possiamo suddividere l’uso dell’IA per la gestione della depressione in 3 categorie.

  1. Consulenza virtuale: il machine learning può riconoscere episodi di depressione e fornire supporto attraverso il linguaggio naturale.
  2. Monitoraggio: il machine learning tiene sotto controllo i pazienti e previene l’insorgere di una crisi depressiva.
  3. Terapia di precisione: l’analisi del machine learning permette di tracciare e correlare la funzione cognitiva, i sintomi clinici e l’attività cerebrale.

TechEmergence ha fatto uno studio sulle applicazioni di IA più innovative del momento per la diagnosi e il trattamento della depressione. Ne sono emerse 5 in particolare. Vediamo quali sono e come funzionano.

 

1. Woebot

La startup di San Francisco Woebot adotta i chatbot per aiutare le persone a gestire l’umore e a mitigare la depressione.

Woebot, che funziona tramite Facebook Messenger, pone delle domande per valutare l’umore. Col tempo l’algoritmo, addestrato con metodi di terapia cognitivo-comportamentale, apprende il profilo emotivo dell’utente e raccomanda alcune attività per aiutarlo a mantenere un umore più equilibrato.

Una schermata dell'app Woebot

Uno studio della Stanford University ha mostrato che gli utenti di Woebot di età compresa tra 18 e 28 anni hanno riscontrato “significative riduzioni di ansia e depressione” rispetto al gruppo di controllo che usava un e-book pubblicato dal National Institutes of Health (NIH).

 

2. Wysa

Anche Wysa adotta algoritmi di machine learning per apprendere le emozioni delle persone e raccomandare loro interventi per aiutarle a mantenere un equilibrio emotivo. Attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale, l’app risponde ai testi e suggerisce interventi tra cui tecniche cognitivo-comportamentali, tecniche di meditazione e di respirazione.

Al momento Wysa ha più di 200.000 utenti provenienti da 30 paesi. Tuttavia sul sito non sono disponibili né dati clinici né studi.

 

3. Sunrise Health

La Sunrise Health adotta l’IA e l’analisi predittiva per monitorare l’attività del paziente e prevenire l’insorgere di una crisi di salute mentale attraverso gruppi di supporto (da 5 a 7 persone per gruppo).

Gli algoritmi integrati nell’app vengono addestrati con i dati generati dai messaggi di testo dell’utente. L’analisi predittiva riconosce i modelli dell’attività del paziente, misura i progressi e identifica i cambiamenti che potrebbero indicare un potenziale problema. I moderatori umani, come i terapisti, vengono immediatamente avvisati se il sistema prevede il sorgere di un problema di un paziente.

Oltre ai messaggi di gruppi di supporto anonimi, agli utenti viene anche offerta l’opzione di chiamate vocali o incontri faccia a faccia con un terapista. Non sono ancora disponibili casi di studio per ora.

 

4. Ginger.io

La startup Ginger.io sfrutta il machine learning per fornire agli utenti un supporto per la salute mentale. Gli algoritmi sono stati formati con i dati provenienti da oltre un milione di consumatori e attraverso partnership con oltre 40 organizzazioni sanitarie.

Ginger.io fornisce l’accesso a un team di professionisti della salute mentale. L’IA apprende dai dati dei pazienti e basa la cura secondo i loro obiettivi e traguardi. I membri del team di assistenza comprendono allenatori di supporto emotivo, terapisti abilitati e psichiatri certificati.

 

5. Mindstrong Health

La startup Mindstrong Health usa l’apprendimento automatico per diagnosticare e trattare i disturbi della salute comportamentale interpretando i dati generati dall’uso dello smartphone.

Il metodo di data mining dell’azienda è incentrato principalmente sulla “fenotipizzazione digitale“. Il termine è stato introdotto dai ricercatori di Harvard nel 2016 ed è definito come un metodo per quantificare le caratteristiche individuali analizzando i dati generati dall’uso di smartphone e altri dispositivi digitali personali.

Attraverso l’analisi, i ricercatori interpretano i dati e suggeriscono correlazioni tra specifiche attività digitali e attività cerebrale.

 

La potenzialità dell’IA per la salute mentale

Le applicazioni di IA nell’ambito della salute mentale stanno sbarcando anche sulla tecnologia mobile. Gli scienziati si concentrano sempre più sull’uso dello smartphone come una vera e propria fonte di dati. Infatti spesso non ce ne rendiamo conto, ma usando i nostri smartphone creiamo e condividiamo di continuo numerosi dati.

Questi dati possono essere utili anche per identificare diversi modelli di comportamento. Si possono ricavare modelli che indicano come interagiamo con le altre persone, come usiamo i dispositivi, come reagiamo a determinati stimoli. Poi questi modelli possono essere sfruttati da aziende e organizzazioni per diversi scopi. Quello della diagnosi e del trattamento della depressione potrebbe essere davvero fruttuoso.

Ma poiché la maggior parte delle aziende è ancora alle fasi iniziali, non esistono ancora certezze. I dati clinici sull’impatto di queste applicazioni saranno fondamentali per giustificarne l’uso. Ci sono anche diversi fattori che dovrebbero essere considerati.

Ad esempio: per quanto tempo si possono usare queste tecnologie? In che modo il tempo d’uso influisce sui business? Esiste il rischio di dipendenza che potrebbe superare i benefici?

È chiaro che dovranno essere condotti un bel po’ di test per comprendere l’impatto a lungo termine di queste applicazioni. Inoltre, ne esistono anche di altri tipi, come quello del riconoscimento facciale per rilevare la depressione.

Tecniche diverse, approcci diversi, una tecnologia che porta con sé ancora un bel po’ di domande a cui bisogna rispondere. E siamo solo all’inizio di un percorso che ci procurerà tante altre sfide.

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Fonte: TechEmergence


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