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La schizofrenia è tra le malattie mentali più difficili da riconoscere, e oggi la ricerca guarda all’intelligenza artificiale come possibile alleata per una diagnosi precoce. Chi ne soffre può avere allucinazioni, ma non sempre. Può isolarsi, forse. Può avere deliri, anche se non è scontato. Più in generale sembra semplicemente non essere più se stesso. I medici si affidano all’esperienza e a segnali sottili, a cominciare da quanto il modo di parlare del paziente appare diverso, oltre ai sintomi che emergono nel tempo. Il risultato sono ritardi pesanti. Negli Stati Uniti chi ha un disturbo psicotico (oltre 3 milioni di persone convivono con la schizofrenia) riceve una diagnosi in media un anno e mezzo dopo i primi segnali.
Il disturbo altera la percezione della realtà, il pensiero e la regolazione delle emozioni. Colpisce circa 23 milioni di persone nel mondo e di solito viene individuato tra la fine dell’adolescenza e i primi anni dopo i trenta. Le cause restano sconosciute, ma gli studi indicano un intreccio di fattori genetici e ambientali, chimica cerebrale e uso di sostanze. Intervenire presto conta parecchio perché più a lungo la schizofrenia resta senza cure, peggiore sarà la risposta ai trattamenti e più alto il rischio di perdita di tessuto cerebrale, aggravamento dei sintomi e suicidio. Eppure gli errori sono frequenti, anche perché tutto si basa su giudizi soggettivi. A partire da cosa dice il paziente e da come lo dice, i medici compilano scale di valutazione, e i punteggi assegnati alla stessa persona possono variare tra il 30% e il 50%.
Schizofrenia: cosa riesce ad ascoltare l’intelligenza artificiale
Secondo Thomas Insel, psichiatra e neuroscienziato che ha guidato per 13 anni l’Istituto Nazionale di Salute Mentale degli Stati Uniti, oggi esistono strumenti per farlo “con una precisione senza precedenti”. Per la prima volta si potrebbe misurare in modo oggettivo quanto un discorso sia delirante, scollegato o incoerente. Il linguaggio è considerato un indicatore affidabile dello stato mentale perché rivela il pensiero disorganizzato, quello che salta in modo caotico da un’idea all’altra. Chi è malato tende anche a parlare con un tono più monotono o quasi robotico, fa pause più lunghe e modula meno il volume. Differenze reali, però difficili da sfruttare soprattutto nelle prime fasi.
Un gruppo di ricercatori nei Paesi Bassi ha preso registrazioni audio di persone già diagnosticate e ha misurato 88 caratteristiche della voce, tra cui volume, durata delle pause, pronuncia delle vocali e intonazione. Con questi dati ha addestrato un programma che, messo alla prova su pazienti mai ascoltati prima, ha distinto i malati dai controlli sani con una precisione dell’86,2%, riuscendo persino a separare diversi sottotipi. Alban Voppel, coautore dello studio oggi alla McGill University di Montreal, chiarisce che il metodo serve poco nei casi evidenti ma potrebbe aiutare a individuare chi è in fase iniziale o ad alto rischio e a prevedere le ricadute.
Sunny Tang, psichiatra dei Feinstein Institutes for Medical Research vicino a New York, ha scelto un’altra strada concentrandosi sul contenuto. Il suo modello di apprendimento automatico assegna a ogni parola della trascrizione una sorta di indirizzo matematico, simile a quello di una casa, e osserva se una frase resta nello stesso quartiere oppure esce dalla città per poi tornare. Il sistema ha raggiunto l’87% di precisione contro il 68% dei valutatori clinici senza aiuto. Tang immagina anche un monitoraggio a distanza e a costi ridotti, con un paio di minuti di conversazione tramite un’app, e spera di avere uno strumento pronto per i test clinici nel 2030.
I limiti da superare prima dell’uso in clinica
La strada però è ancora lunga. Un’analisi guidata da Jeffrey Girard dell’Università del Kansas, pubblicata nell’Annual Review of Clinical Psychology del 2026, segnala che molti studi sull’intelligenza artificiale in psichiatria usano campioni piccoli e poco rappresentativi. Sandra Just, psicologa clinica della UiT, l’Università Artica della Norvegia, ricorda che si può parlare lentamente perché si è anziani o si usa una seconda lingua, e che stress, farmaci o malattie fisiche cambiano il modo di esprimersi. John Torous del Beth Israel Deaconess Medical Center di Harvard parla infatti di un divario tra ricerca e pratica.
Raccogliere dati di riferimento sulle persone a rischio solleva poi questioni di privacy e sicurezza, un problema “davvero complicato” secondo Brita Elvevåg della UiT, che studia i modelli del linguaggio da quasi 30 anni. Per Vijay Mittal della Northwestern University dell’Illinois si tratta di “uno strumento, non una panacea” e, nonostante il grande entusiasmo, serve molta cautela.
Fonte: TecnoAndroid
