Il team di ricerca guidato da Alessandro Grecucci, coordinatore del laboratorio Clinical and Affective Neuroscience Lab e professore presso il Dipartimento di Psicologia e Scienze cognitive e il Centro Interdipartimentale di Scienze Mediche all’Università di Trento, ha sviluppato un algoritmo capace di predire l’insorgenza di disturbi psicologici di varia natura, tra i quali ansia e depressione. Il modello predittivo, creato con l’ausilio dell’intelligenza artificiale, è in grado di effettuare diagnosi accurate nella maggior parte dei casi senza possedere informazioni pregresse sullo stato di salute del paziente.
Lo scopo principale degli studi di Grecucci consiste nell’indagare a fondo sulla capacità del cervello di percepire ed elaborare correttamente le emozioni: se queste ultime vengono elaborate in maniera negativa e/o fallimentare, nel tempo potrebbero svilupparsi disturbi psicologici di varia entità.
Le tecnologie in gioco
Per la creazione dell’algoritmo sono state impiegate moderne tecnologie quali:
- elettroencefalografia;
- neuro imaging;
- neurostimolazione;
- risonanza magnetica funzionale e strutturale.
Per quanto concerne la metodologia, il team di Grecucci ha registrato l’attività encefalica di diversi individui e ha poi fornito i dati a un computer provvisto di una combinazione di algoritmi di machine learning il quale, elaborando il tutto, è stato capace di stimare anticipatamente quali fossero le aree del cervello maggiormente afflitte da stati d’ansia e depressione.
Precisione del metodo
L’algoritmo sviluppato da Grecucci e il suo staff possiede un grado di accuratezza pari all’80-90%. La valenza di ciascuna diagnosi è, quindi, particolarmente precisa e libera da eventuali errori umani. Il vantaggio dell’intelligenza artificiale consiste proprio nella possibilità di ottenere diagnosi precoci con un metodo più scientifico e oggettivo. Attualmente il team del professore, in collaborazione con l’Università di Bordeaux, sta effettuando con questa metodologia nuovi studi legati ai disturbi dell’adolescenza su un campione di circa 600 ragazzi.
