Disturbi mentali: è possibile dedurli dall’attività online

La grande quantità di tempo che le persone passano oggi online, parcellizzandolo fra social media, chat, reperimento di informazioni e girovagando su internet senza una meta precisa, può fornire uno strumento in più per l’identificazione, la diagnosi e la cura dei disturbi mentali.

Due studi recenti sono stati in grado di predire la diagnosi e il ricovero di pazienti con un anticipo di oltre un anno.

Il primo studio [1] si focalizza su schizofrenia e disturbi dell’umore ed è stato capace, analizzando i messaggi Facebook e le immagini pubblicate da 223 volontari che si sono prestati all’esperimento, di formulare diagnosi e predirne il ricovero ben diciotto mesi prima. Gli sperimentatori hanno fatto uso di un software di apprendimento automatico, che analizzava la frequenza dei post, il lessico utilizzato e gli elementi presenti nelle immagini pubblicate.

Il secondo studio [2] ha invece passato in rassegna oltre 400.000 ricerche effettuate su internet dagli utenti, anche qui riuscendo a diagnosticare e predire l’ospedalizzazione con oltre un anno di anticipo.

È chiaro che una diagnosi vera e propria non può basarsi esclusivamente sull’analisi delle interazioni online. Tuttavia, le tecnologie di machine learning potrebbero fornire informazioni cliniche rilevanti per aiutare i clinici a individuare e trattare le persone per tempo, senza aspettare che il disturbo si radichi e diventi perciò più difficile da curare. Sempre con il benestare degli interessati, ovviamente, per non incorrere in violazioni del diritto alla privacy.

A questo proposito occorre tenere sempre presente il livello di informazioni personali che decidiamo di condividere, quando interagiamo in rete. Un clinico esperto è in grado di formulare una diagnosi sostanzialmente esatta mediante un colloquio di soli cinque minuti. Immaginiamo perciò in che modo, date le tecnologie informatiche oggi disponibili, si possa vagliare l’enorme mole di informazioni pubblicamente disponibili e trarre deduzioni sull’assetto mentale delle persone che le hanno prodotte.

Bibliografia:

[1] M. L. Birnbaum et al., 2020. Identifying signals associated with psychiatric illness utilizing language and images posted to Facebook. npj Schizophrenia.

[2] M. L. Birnbaum et al., 2020. Identifying emerging mental illness utilizing search engine activity: A feasibility study. Plos One.

Giuseppe Santonocito
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