L'intelligenza artificiale può prevedere il rischio di psicosi nel linguaggio quotidiano
Il linguaggio delle persone potrebbe rivelare indizi sul loro futuro rischio di sviluppare psicosi. Gli scienziati hanno concluso questo dopo aver studiato le sottili caratteristiche del linguaggio quotidiano delle persone.
I ricercatori della Emory University di Atlanta, GA, e della Harvard University di Boston, MA, hanno utilizzato una tecnica di apprendimento automatico per analizzare il linguaggio in un gruppo di giovani a rischio.
Hanno scoperto che potevano prevedere quali individui avrebbero continuato a sviluppare psicosi con una precisione del 93%.
Un recente npj Schizofrenia il documento di studio descrive come il team ha sviluppato e testato il metodo.
L'autore senior dello studio Phillip Wolff, professore di psicologia presso la Emory University, spiega che una ricerca precedente aveva già stabilito che "le caratteristiche sottili delle psicosi future sono presenti nel linguaggio delle persone". Tuttavia, ha osservato, "abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico per scoprire effettivamente i dettagli nascosti su queste funzionalità".
Lui ei suoi colleghi hanno ideato il loro approccio di apprendimento automatico per misurare due variabili linguistiche: densità semantica e uso di parole relative al suono.
Hanno concluso che "la conversione alla psicosi è segnalata da una bassa densità semantica e si parla di voci e suoni".
La bassa densità semantica è una misura di ciò che il team definisce "povertà di contenuto" o vaghezza.
"Questo lavoro", notano gli autori, "è una prova di studio concettuale che dimostra che gli indicatori della futura salute mentale possono essere estratti dal linguaggio naturale delle persone utilizzando metodi computazionali".
Apprendimento automatico e sintomi di psicosi
L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale in cui i computer "imparano dall'esperienza" senza che gli scienziati debbano programmare l'apprendimento in modo esplicito.
Un sistema di apprendimento automatico cerca i modelli in un insieme noto di dati e decide quali modelli identificano caratteristiche specifiche. Dopo aver "appreso" quali sono queste caratteristiche, può quindi identificarle instancabilmente in una nuova serie di dati.
L'apprendimento automatico è in grado di individuare schemi nell'uso del linguaggio da parte delle persone che persino i medici che hanno seguito una formazione per diagnosticare e curare le persone a rischio di psicosi potrebbero non notare.
"Cercare di ascoltare queste sottigliezze nelle conversazioni con le persone è come cercare di vedere germi microscopici con i tuoi occhi", spiega la prima autrice dello studio Neguine Rezaii, una collega del Dipartimento di Neurologia presso la Harvard Medical School.
Tuttavia, è possibile utilizzare l'apprendimento automatico per trovare alcuni modelli sottili nascosti nella lingua delle persone. "È come un microscopio per i segni premonitori di psicosi", aggiunge.
Rezaii ha iniziato a lavorare allo studio mentre era residente presso il Dipartimento di Psichiatria e Scienze Comportamentali della Emory University School of Medicine.
La psicosi è uno stato mentale in cui può essere difficile distinguere tra ciò che è reale e ciò che non lo è.
Quando una persona entra in questo stato d'animo, i medici lo definiscono un episodio psicotico. Durante un tale episodio, le persone sperimentano percezioni e pensieri disturbati. Deliri e allucinazioni sono sintomi comuni della psicosi.
Durante un episodio psicotico, una persona può mostrare un comportamento inappropriato o parlare in modo incoerente. Inoltre, possono subire disturbi del sonno e diventare socialmente introversi, depressi e ansiosi.
Negli Stati Uniti, circa il 3% delle persone sperimenterà un periodo di psicosi durante la vita, secondo i dati del National Institute of Mental Health, che è uno dei National Institutes of Health (NIH).
Migliorare la diagnosi precoce del rischio di psicosi
La psicosi è un segno distintivo della schizofrenia e di altre gravi condizioni di salute mentale a lungo termine.
I segni premonitori della psicosi di solito iniziano durante la metà e la fine dell'adolescenza con un gruppo di sintomi di psicosi che i medici descrivono come sindrome prodromica.
Circa il 25-30% degli adolescenti che sviluppano la sindrome prodromica svilupperà una malattia psicotica come la schizofrenia.
Dalle interviste e dai test di abilità cognitiva, i medici con la formazione appropriata possono solitamente prevedere quali persone con sindrome prodromica svilupperanno psicosi con una precisione di circa l'80%.
Gli scienziati stanno provando vari approcci per migliorare questo tasso di previsione e rendere il processo diagnostico più accurato e diretto. L'apprendimento automatico è uno di questi approcci.
Il Prof. Wolff e il suo team hanno iniziato il loro studio facendo in modo che il loro sistema di apprendimento automatico identifichi le norme linguistiche della conversazione quotidiana.
Hanno alimentato le conversazioni online del sistema da 30.000 utenti di Reddit. Reddit è una piattaforma di notizie, classificazione dei contenuti e discussioni online in cui gli utenti registrati possono conversare su vari argomenti.
Il team ha utilizzato il software Word2Vec per analizzare le singole parole nella conversazione. Il software mappa le parole in modo che quelle che hanno significati simili siano vicine tra loro nello “spazio semantico”, mentre quelle che hanno significati molto dissimili sono lontane l'una dall'altra.
I ricercatori hanno aggiunto un altro programma al sistema per estendere la sua capacità di analizzare la semantica. Studi precedenti hanno limitato questa analisi alla misurazione della coerenza semantica, che guarda a come le persone usano le parole attraverso le frasi.
Tuttavia, la densità semantica fa un ulteriore passo avanti e valuta anche come le persone organizzano le loro parole in frasi. Il team suggerisce che questo è un indicatore migliore dei processi mentali che le persone usano per formare frasi.
Dopo aver addestrato il sistema di apprendimento automatico per stabilire una "linea di base normale", il team ha quindi alimentato le conversazioni dalle interviste diagnostiche di 40 partecipanti al North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS).
NAPLS è un progetto multisito della durata di 14 anni che mira a migliorare la capacità dei medici di diagnosticare i giovani che potrebbero essere a rischio di sviluppare psicosi e di comprenderne le ragioni.
Il team ha quindi confrontato l'analisi dell'apprendimento automatico delle conversazioni NAPLS con i dati di base. Lo hanno anche confrontato con i dati di follow-up che hanno mostrato quali partecipanti hanno sviluppato psicosi.
I risultati hanno rivelato che i partecipanti che in seguito hanno sviluppato psicosi tendevano a usare più parole legate al suono rispetto alla linea di base, e hanno anche usato parole con significato simile più frequentemente.
"Se riusciamo a identificare le persone a rischio in anticipo e a utilizzare interventi preventivi", spiega la coautrice Prof. Elaine Walker, "potremmo essere in grado di invertire i deficit".
"Ci sono buoni dati che dimostrano che trattamenti come la terapia cognitivo-comportamentale possono ritardare l'insorgenza e forse anche ridurre il verificarsi di psicosi", aggiunge.
Il team sta ora mettendo insieme raccolte più ampie di dati e prevede di testare la nuova tecnica di apprendimento automatico con altre condizioni cerebrali e psichiatriche, come la demenza.
"Questa ricerca è interessante non solo per il suo potenziale di rivelare di più sulla malattia mentale, ma per capire come funziona la mente - come mette insieme le idee".
Prof. Phillip Wolff
