L’Osservatorio dei Disturbi Emotivi e Mentali
L’Osservatorio dei Disturbi Emotivi e Mentali è un aggiornamento periodico sulla situazione della sofferenza psicologica in Italia e nel mondo. Quali sono i disturbi più diffusi e più gravi e più in crescita, quali segmenti della popolazione sono più colpiti, quali sono le ragioni della loro diffusione e come arginarli con quali cure farmacologiche, psicoterapeutiche e assistenziali.
L’Osservatorio sarà pubblicato su State of Mind dal marzo 2025, uscirà mensilmente e sarà composto consultando i motori di ricerca più rigorosi e avanzati che raccolgono le informazioni pubblicate su riviste scientifiche e su bollettini sanitari affidabili. Il responsabile della composizione dell’Osservatorio è Giovanni Maria Ruggiero con la collaborazione di Sara Palmieri e Giovanni Mansueto.
Osservatorio dei Disturbi Emotivi e Mentali – Aprile 2025
Questo secondo numero dell’Osservatorio è dedicato al possibile utilizzo dell’intelligenza artificiale nel campo della salute mentale.
L’IA nella cura dell’ansia: diagnosi più rapide, accurate e trattamenti personalizzati
L’intelligenza artificiale (IA) sta cambiando profondamente la salute mentale, in particolare nella cura dell’ansia. Le sue applicazioni cliniche consentono oggi di accelerare i tempi di diagnosi, aumentare la precisione e supportare terapeuti e psichiatri nella personalizzazione dei trattamenti fin dal primo incontro.
Non si tratta di promesse futuristiche: questi strumenti sono già operativi in contesti clinici concreti e stanno modificando la pratica terapeutica quotidiana.
Un cambiamento di paradigma
Ancora nel 2018, Bzdok e Meyer-Lindenberg mettevano in luce i limiti dei modelli predittivi in psichiatria basati sull’intelligenza artificiale. La tecnologia dell’epoca faticava a dimostrarsi affidabile in contesti clinici reali.
Nel giro di pochi anni, la situazione è cambiata in modo sostanziale. Nel 2021, Chekroud et al. hanno dimostrato come il machine learning possa migliorare la previsione degli esiti terapeutici integrando fonti dati eterogenee: cartelle cliniche, uso dello smartphone, social media, dati genetici e neurobiologici. Restano aperte sfide cruciali, come la validazione esterna dei modelli e le implicazioni etiche della gestione dei dati sensibili.
Diagnosi più rapide e raffinate
L’intelligenza artificiale consente oggi di identificare precocemente i disturbi d’ansia, con un livello di accuratezza superiore rispetto ai metodi tradizionali e in tempi ridotti del 30-50% (Chen et al., 2022; Sajno et al., 2023). Combinando biomarcatori, dati comportamentali e segnali fisiologici, l’intelligenza artificiale permette un intervento precoce e mirato, migliorando la qualità della cura e riducendo i tempi di accesso a trattamenti efficaci.
Trattamenti su misura, sin dal primo incontro
Un ulteriore punto di forza è la possibilità di personalizzare i trattamenti sulla base dei tratti di personalità e delle risposte iniziali alla terapia. Secondo Taubitz et al. (2022), l’intelligenza artificiale può prevedere la probabilità di successo di un percorso terapeutico e aiutare a selezionare fin da subito l’approccio più adatto. La metanalisi di Vieira et al. (2022) conferma che, in ambito cognitivo-comportamentale, i modelli predittivi possono ottimizzare l’efficacia clinica e la distribuzione delle risorse.
Raccomandazioni dinamiche e adattive
Grazie a tecniche denominate di reinforcement learning, è possibile generare raccomandazioni terapeutiche flessibili che si adattano in tempo reale alle risposte emotive del paziente (Lin et al., 2023). Tali sistemi non sostituiscono il terapeuta, ma forniscono un supporto intelligente che rafforza la relazione clinica e guida le decisioni in modo più informato.
Una puntualizzazione necessaria
In un contesto in cui alcune piattaforme propongono strumenti di matching automatizzato tra utenti e terapeuti — spesso basati su test rapidi o questionari di screening — può crearsi l’idea che l’intelligenza artificiale sia già in grado di sostituire la diagnosi clinica.
È fondamentale distinguere tra algoritmi di matching che hanno lo scopo di rendere il mercato più efficiente e strumenti di intelligenza artificiale sviluppati per supportare la diagnosi e la terapia all’interno di un modello clinico coerente e validato. La diagnosi resta un atto clinico centrale, che richiede interpretazione, contesto e responsabilità professionale. Ad oggi, non esistono algoritmi certificati in grado di sostituirla. In conclusione, l’intelligenza artificiale può accelerare e arricchire la diagnosi, ma solo se inserita in un progetto clinico fondato, condiviso e strutturato.
