NEW YORK, 27 febbraio - Una nuova applicazione per smartphone utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare la depressione dai segnali facciali, aprendo la porta al supporto digitale in tempo reale per la salute mentale, riporta un nuovo documento di ricerca. Si legge su UPI.

Secondo i ricercatori del Dipartimento di Informatica di Dartmouth e della Geisel School of Medicine di Hanover, NH, l'intelligenza artificiale abbinata a un software di elaborazione delle immagini facciali può rilevare in modo affidabile l'insorgenza della depressione prima che l'utente si renda conto che qualcosa non va.

Prototipo di una nuova applicazione per smartphone, MoodCapture utilizza la fotocamera frontale del telefono per catturare le espressioni facciali e l'ambiente circostante di una persona durante l'uso regolare, quindi valuta le immagini per individuare segnali associati alla depressione.

"Abbiamo intrapreso questo studio per colmare le lacune critiche nei metodi tradizionali di monitoraggio e rilevamento della depressione. Gli approcci tradizionali spesso comportano autovalutazioni e valutazioni cliniche, che possono essere distorte e potrebbero non catturare continuamente la complessità dello stato mentale di un individuo", ha spiegato il coautore dello studio. -Il primo autore, Subigya Nepal, un dottorando in informatica. "MoodCapture mira a sfruttare le espressioni facciali incustodite catturate durante gli sblocchi di routine del telefono, immaginando un futuro in cui l'intelligenza artificiale può valutare l'umore in tempo reale direttamente sul dispositivo, garantendo privacy e monitoraggio continuo della salute mentale". E' promettente per la diagnosi precoce della depressione e un intervento tempestivo per gli individui a rischio.

In uno studio condotto su 177 persone con diagnosi di disturbo depressivo maggiore, l’app ha identificato correttamente i primi sintomi con una precisione del 75% e questi risultati suggeriscono che la tecnologia potrebbe presto essere disponibile al pubblico. "Nei prossimi cinque anni, vedremo questa tecnica utilizzata in contesti clinici e quotidiani per aiutare le persone a rischio", ha detto Andrew Campbell, professore di informatica del terzo secolo di Albert Bradley a Dartmouth nel 1915.

Il campione è relativamente piccolo, l'accuratezza della previsione non è ottimale e la diagnosi di depressione è stata auto-riferita, il che non è l'ideale, ha detto Gustavo Medeiros, che è anche assistente professore presso la School of Medicine dell'Università del Maryland. Ciononostante, "questo studio pilota dimostra che, se verranno compiuti sforzi continui, l'intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata in psichiatria in pochi anni". La maggior parte delle persone depresse non cerca aiuto, quindi stabilire un contatto con un medico di salute mentale può essere difficile per diversi motivi, ha detto Medeiros. "Anche se è improbabile che questa app sostituisca i professionisti della salute mentale, può aiutare le persone facendo loro sapere che potrebbero essere depresse, il che potrebbe incoraggiarle a cercare aiuto psichiatrico" nelle prime fasi del disturbo, minimizzandone gli effetti negativi, ha detto. Medeiros ha aggiunto che "la depressione è una malattia complessa che colpisce l'espressione facciale dei pazienti in modi diversi".

Di conseguenza, suggerisce che gli studi futuri sviluppino modelli predittivi che vadano oltre l’espressione facciale: dovrebbero incorporare altri tipi di dati passivi come i modelli di sonno e camminata, l’uso dei social media e la digitazione. "Studiare modelli con diverse fonti di dati probabilmente aumenterà l'accuratezza della previsione", ha detto Medeiros.

I biomarcatori della depressione, in particolare quelli che vengono registrati passivamente e non richiedono molto sforzo da parte dell'utente, sono chiaramente necessari, dice il dottor Dan V. Iosifescu, professore di psichiatria e membro del Neuroscience Institute presso la NYU Grossman School of Medicine, parte della NYU Langone Health di New York City. "Gli studi attuali che sfruttano l'ubiquità e la sofisticatezza degli smartphone tentano di utilizzare elementi di digitazione, voce, movimento - accelerometri - e sonno come indicatori della gravità della depressione", ha detto Iosifescu.

"Avere uno strumento affidabile per rilevare la gravità della depressione potrebbe aiutare pazienti e medici evidenziando la necessità clinica in casi non diagnosticati, peggioramento inaspettato del decorso clinico o ideazione suicidaria emergente", ha affermato. Sebbene "le espressioni facciali umane siano uno dei modi migliori per rilevare le emozioni", Iosifescu ha osservato che il tasso di precisione del 75% dell'app è modesto, anche se "gli autori esprimono fiducia che le iterazioni future potrebbero oltrepassare la soglia della precisione del 90%, a quel punto l'applicazione diventerebbe davvero utile dal punto di vista clinico."

Ha avvertito Iosifescu che "questa ricerca ha anche un potenziale lato oscuro, poiché la previsione accurata e passiva dell'umore potrebbe essere potenzialmente utilizzata per scopi nefasti da governi autocratici e da criminali alla ricerca della loro prossima vittima".