Il linguaggio e la parola sono la fonte primaria di dati per gli psichiatri per diagnosticare e trattare i disturbi mentali. In un nuovo studio, i ricercatori (Corcoran et al.), usando un’analisi di elaborazione del linguaggio naturale sul computer, hanno mostrato che, tra i giovani di lingua inglese ad alto rischio di psicosi, la riduzione di base della coerenza semantica (il flusso di significato nella parola) e la complessità sintattica possono predire l’insorgenza della psicosi con una precisione elevata.
Uno strumento di analisi semantica del linguaggio dei pazienti con psicosi
Le analisi computerizzate del linguaggio sono state ottenute da diverse interviste con dei giovani a rischio in due differenti coorti – una a New York City con 34 partecipanti e l’altra a Los Angeles con 59 partecipanti – per i quali era nota l’insorgenza della psicosi entro i due anni successivi. La precisione delle analisi è stata di circa l’83%.
I ricercatori (Corcoran et al.) hanno identificato un classificatore vocale di apprendimento automatico, comprendente una minore coerenza semantica, una maggiore discrepanza in tale coerenza e un ridotto utilizzo di pronomi possessivi, con un’accuratezza dell’83% nel predire l’insorgenza della psicosi (intra-protocollo), invece, un’accuratezza incrociata di 79% della previsione di insorgenza della psicosi nella coorte di rischio originale (protocollo incrociato) e un’accuratezza del 72% nel discriminare il linguaggio di pazienti con psicosi di recente insorgenza da quelli di individui sani.
Ad ogni parola in ogni trascrizione è stata assegnato un vettore semantico; ogni parola è stata anche taggata rispetto alla sua funzione grammaticale.
L’algoritmo di apprendimento automatico classifica il discorso in base al fatto che sia caratteristico degli individui che svilupperanno la psicosi, al contrario di quelli che non lo faranno. In altri termini, l’algoritmo impara gli schemi sottostanti in un sottoinsieme di trascrizioni e poi in modo iterativo, prevedendo la classificazione (insorgenza di psicosi oppure no) in nuove trascrizioni non usate durante la fase di apprendimento.
Oltre all’analisi semantica del linguaggio e alla codifica di parti del discorso, il linguaggio può essere valutato anche rispetto ai logogrammi, alla prosodia, alla pragmatica, alla metaforicità e ai discorsi o alle conversazioni tra interlocutori. Analisi automatizzate del linguaggio naturale sono state utilizzate anche per caratterizzare altri disturbi del comportamento, tra cui ad esempio il morbo di Parkinson.
Considerati nel loro insieme, i risultati di questi studi supportano l’utilità e la validità dei metodi automatizzati di elaborazione del linguaggio naturale e suggeriscono che questa tecnologia ha il potenziale per migliorare la previsione dell’insorgenza della psicosi e di altri disturbi caratterizzati da disturbi della semantica e della sintassi. Più in generale, l’analisi linguistica automatizzata può essere un potente strumento in ambito neuropsichiatrico per diagnosi, prognosi e stime della risposta al trattamento.
