Nell’ambito dell’ Intelligenza Artificiale assumono particolare rilevanza le tecniche che consentono di incorporare la conoscenza di un particolare dominio in un software in grado di risolvere problemi attinenti a tale campo, genericamente tali programmi sono denominati Sistemi Esperti e si rivolgono a molti campi dell’attività umana.
Marco Lazzeri – Lorenza Diato
Negli ultimi decenni l’utilizzazione di appositi linguaggi e la diffusione di macchine più flessibili hanno portato allo sviluppo di una nuova branca informatica, l’ Intelligenza Artificiale (A.I.).
Nell’ambito dell’ Intelligenza Artificiale assumono particolare rilevanza le tecniche che consentono di incorporare la conoscenza di un particolare e limitato dominio in un software in grado di risolvere problemi attinenti a tale campo, fornendo risposte simili a quelle che si otterrebbero da un esperto umano. Genericamente tali programmi sono denominati Sistemi Esperti e si rivolgono a molti campi dell’attività umana.
Intelligenza Artificiale e sistemi esperti in psicologia clinica: analisi e definizione
Il compito di un sistema esperto è quello di simulare, per quanto possibile, il processo di ragionamento tipico di un essere umano, esperto in un particolare campo, e di suggerire all’utilizzatore le soluzioni più idonee, sulla base delle conoscenze immagazzinate e delle regole per il loro trattamento.
Un sistema esperto è formato essenzialmente da tre moduli: il motore inferenziale, la base di conoscenza e l’interfaccia utente. Il motore inferenziale nei sistemi esperti, opera sulle conoscenze per giungere a delle conclusioni definite. Esso è capace di eseguire deduzioni e passaggi logici utilizzando una serie di assunzioni iniziali e una serie di regole da applicare per la soluzione del problema. La base di conoscenza, invece, comprende tutta la conoscenza specialistica a disposizione del sistema. L’interfaccia utente nei sistemi esperti, infine, serve per mettere in comunicazione il sistema con l’utilizzatore. E’ costituita dagli algoritmi che consentono di sottoporre il problema al sistema esperto e di ricevere da esso la soluzione.
Nella pratica clinica, i sistemi esperti più diffusi sono basati sul modello empirico di uso della conoscenza; in altri casi i dati clinici sono elaborati mediante calcolo probabilistico, utilizzando le conoscenze derivate dall’analisi di larghe basi di dati preesistenti.
Nel primo caso (sistemi basati sulla conoscenza) tutti i dati clinici inclusi nella base dati del sistema sono caratterizzati in rapporto a ciascuna delle ipotesi diagnostiche, identificando sia la rilevanza del dato, sia la compatibilità di ciascuno dei suoi possibili valori. L’evidenza clinica delle ipotesi selezionate, calcolata combinando rilevanza e compatibilità di tutti i dati osservati nel singolo paziente, può essere ulteriormente corretta mediante alter regole basate su criteri di conferma/esclusione, consistenza/inconsistenza o somiglianza/dissomiglianza.
Nei sistemi basati sul calcolo delle probabilità la decisione clinica viene invece elaborata mediante l’applicazione del teorema di Bayes, che calcola le probabilità oggettive delle ipotesi sulla base dei dati osservati. Questo metodo porta a stime più accurate di quelle ottenute con il metodo precedente, ma richiede la definizione di regole predittive sviluppate sulla base della valutazione clinica di una considerevole quantità di pazienti.
Figura 1. – Schema strutturale di un Sistema Esperto. Il sistema tratta la conoscenza trasmessa da un esperto e “formalizzata” dall’ingegnere della conoscenza, per fornire soluzioni a disparati problemi. L’utente interroga il sistema esperto tramite un’interfaccia che, nel caso più comune, è una tastiera connessa ad un monitor, ma può essere anche un sistema vocale o grafico. La scelta della soluzione più idonea è determinata dal motore inferenziale
I sistemi esperti storici e di oggi
Nella storia della psicologia clinica esistono alcuni programmi che si avvicinano a dei sistemi esperti veri e propri. Eccone alcuni:
- MSER-DIAGNO (Morgana, Pancheri, 1974) è un programma scritto in FORTRAN e destinato a un mainframe. Esso utilizza il Mental Status Examination Record (MSER) per valutare lo stato psichico del paziente e produrre un report narrativo che combina alcune frasi precostruite memorizzate dal computer. È disponibile anche un output in forma sintetica, che riporta i punteggi relativi a 20 scale fattoriali. Il supporto decisionale è invece costituito dal sistema DIAGNO, che, seguendo una procedura decisionale ad albero, forma una indicazione diagnostica secondo 75 categorie nosografiche derivate dal DSM.
- MANDATE CONSULTANT (Parry, Hofmeister, 1986) è un sistema messo a punto per pianificare alcuni “programmi educativi individuali” nel campo del deficit d’apprendimento. Il sistema è in grado di progettare e revisionare programmi educativi individualizzati e gli autori hanno fornito dati, ottenuti con test in doppio cieco, che dimostrano come esso sia superiore all’esperto umano nell’adeguare i programmi alle necessità dell’utente.
- SCIROPPO (Brighetti, Contento, 1986) è invece un sistema di supporto alle decisioni relative a un percorso psicoterapeutico. Dialogando con l’utente sui dati anamnestici di un soggetto, “esamina e offre come output le possibili conseguenze dei dati, i possibili obiettivi che un terapeuta può proporsi e una gamma di interventi rapportati al tipo di caso considerato”.
- SEXPERT (Binik et al., 1988) riguarda un sistema esperto per l’assessment e il trattamento di disturbi di natura sessuale. Esso è concepito come un sistema interattivo di terapia supportato dal computer e deriva le proprie tecniche sia dai sistemi di intelligenza artificiale che da quelli deputati al tutoring intelligente.
Con la metà degli anni 90 l’interesse per i sistemi esperti in psicologia clinica è notevolmente diminuito, ciò nonostante le ricerche in questo campo non hanno mai smesso di continuare. Dal 2000 a oggi sono pochi i sistemi che hanno fatto la loro comparsa nel ramo della psicologia. Eccone alcuni esempi:
- ESPDQ-C (Zhang Chi et al, 2001) è un programma sviluppato in Visual Basic nato per supportare il lavoro del CCMD-2-R (Chinese Classification Mental Diseases, 2nd revision) sui disturbi della personalità. ESPDQ-C presenta al suo interno la sintesi del PDQ-C, ovvero del Personality Disorder Questionnaire. Le risposte formulate dal sistema presentano un buon grado di affidabilità e validità.
- ESQUIZOR (Madera Carrillo et al, 2003) è un sistema esperto progettato per formulare e testare l’efficacia di trattamenti neurolettici a favore di schizofrenici di tipo paranoico. Il sistema prevede l’utilizzo di un albero decisionale basato su esempi prima di arrivare a elaborare una conclusione.
- TRAUM (Julies Grim-Haines et al, 2006) è un sistema computerizzato pensato per assistere chi deve diagnosticare e trattare disturbi neuropsicologici dovuti a lesioni cerebrali, ictus o ritardi nello sviluppo. Oltre al lavoro di assistenza, questo programma è in grado di formulare da sé delle diagnosi valide ed accurate, paragonabili per scrupolosità a quelle ottenute da clinici.
Sistemi Esperti: i potenziali impieghi in psicologia clinica
Esistono almeno cinque aree della psicologia clinica nelle quali sarebbe possibile sviluppare veri e propri sistemi esperti, oltre a due d’impiego generale.
La prima area, riguarda l’impiego dei sistemi esperti nell’ambito dell’assessment cognitivo. Dato che gli psicologi stanno attualmente mettendo a punto modelli formali relativamente accurati della abilità cognitive, dovrebbe essere possibile tradurre questi modelli, nel modo descritto più sopra, in un sistema esperto il quale, a sua volta, genererebbe una descrizione psicologica dello stato cognitivo del paziente. Proprio come questo sistema è capace di identificare e valutare la performance relativa alle diverse componenti di una competenza funzionale rispetto a una data abilità, esso potrebbe anche combinare l’assessment di queste abilità in un’ampia gamma di aree, in modo da pervenire a una descrizione complessiva delle funzioni intellettuali del cliente.
Una seconda area, è quella della diagnosi neuropsicologica. I sistemi esperti di cui ci si avvale nel campo più generale della diagnosi medica e psichiatrica forniscono un ovvio modello anche in quest’area. In più, il tipo di approccio neurologico che è stato adottato in questo secolo ha generato, in maniera del tutto naturale, molto materiale adatto a essere incluso in un sistema esperto.
Una terza area di applicazione di Sistemi Esperti in psicologia riguarda la valutazione delle abilità nell’orientamento professionale connessa al tipo di assessment appena preso in considerazione. Anche in questo campo si offre l’opportunità di avvalersi di un sistema esperto basato su un modello teorico della selezione e dell’orientamento, che effettui l’assessment di un cliente e gli fornisca poi alcuni consigli circa le sue opportunità professionali.
La quarta area e la quinta area riguardano gli effetti sul comportamento dell’uso di droghe e dell’alimentazione. In entrambe queste aree si riscontra un ammontare talmente cospicuo di informazioni dettagliate che esse risultano estremamente difficili da organizzare o da collegare a particolari concetti clinici. Ciò dipende in parte dall’assenza di una teoria unificante (perlomeno per quanto riguarda il modo in cui le diverse informazioni sono connesse ai comportamenti più generali) e in parte dalla scarsa dimestichezza degli psicologi clinici nei campi della farmacologia, della biochimica e della fisiologia.
Le due aree di applicazione generale riguardano invece la simulazione di particolari stati psichiatrici e il training. La simulazione di stati psichiatrici deriva dal settore più generale dell’ intelligenza artificiale ed è stata studiata attraverso alcune tecniche, per certi versi più appropriate che non il ricorso a un sistema esperto. Tuttavia, la messa a punto di un modello di un particolare disturbo consentirebbe al clinico di comprendere meglio la dinamica del disturbo stesso, di formulare previsioni sugli esiti futuri e di testare gli effetti di particolari interventi (sul modello, invece che sul paziente). Il training, sia che si tratti di una rieducazione (conseguente a un traumatismo celebrale o a una malattia psichiatrica) o di un training iniziale (nel caso di un disturbo dell’apprendimento), può essere grandemente avvantaggiato dal ricorso dell’ intelligenza artificiale. I sistemi di insegnamento intelligenti possono prendere in considerazione un modello di performance normale e, sulla base di questo, le condizioni del cliente.
Conclusioni: tra sistemi esperti e il rischio di acquiescenza del clinico
Fino a oggi, la tecnologia dei sistemi esperti sembra aver esercitato effetti alquanto modesti nel ramo della psicologia clinica. Anche se sono stati conseguiti notevoli progressi nel campo dello sviluppo dei sistemi esperti, sono davvero pochi gli psicologi clinici che fino ad ora utilizzano questi artefatti elettronici nel proprio lavoro. Non tutti i clinici infatti sono convinti dell’effettiva utilità dei sistemi esperti nella propria pratica lavorativa, tanto più che alcuni di loro non li conosce affatto. Molti potrebbero essere indotti a credere che, se ci fossero problemi, li risolverà il sistema. Così non solo essi eviteranno di darsi una solida formazione, ma si disporranno a quell’atteggiamento di acquiescenza che costituisce la più pericolosa forma di inaffidabilità di questi sistemi.
Potrà accadere che poi, quando nell’uso effettivo si presenteranno delle difficoltà, e il sistema mostrerà di non saper fare tutto da solo, l’operatore potrebbe avere difficoltà a formulare una diagnosi e ad operare interventi appropriati. Questo modo di porsi è di per sé sbagliato.
La psicologia clinica è una professione nella quale la qualità del servizio fornito esercita un’influenza diretta sulla salute degli utenti e, di conseguenza, gli operatori del settore devono essere costantemente al corrente degli sviluppi e delle innovazioni che possono migliorare la qualità del loro lavoro. E ancora, in una professione nella quale la carenza di mezzi è spesso denunciata fra i problemi principali, gli psicologi clinici non possono permettersi di ignorare nessuna delle nuove tecnologie che potrebbero consentire loro di utilizzare al meglio le risorse di cui dispongono.
