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L'intelligenza artificiale rileva schemi linguistici che possono predire depressione e ansia anni prima della comparsa dei sintomi
I ricercatori hanno sviluppato un metodo basato sull'intelligenza artificiale che analizza il modo in cui i bambini parlano di esperienze di vita stressanti per identificare coloro che sono ad alto rischio di sviluppare depressione o ansia anni prima che i sintomi si manifestino. L'approccio ha superato le tradizionali valutazioni cliniche del rischio e potrebbe contribuire a consentire interventi preventivi più precoci.
I ricercatori hanno scoperto che sottili caratteristiche del linguaggio dei bambini possono predire la futura insorgenza di depressione e ansia. Foto: Ben White/Unsplash
Gli scienziati dell'Università di Stanford hanno analizzato le interviste a 204 bambini di età compresa tra i 9 e i 13 anni che avevano sperimentato diversi livelli di stress nella prima infanzia, ma a cui non era ancora stato diagnosticato un disturbo mentale.
Utilizzando l'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale, hanno esaminato caratteristiche linguistiche come la struttura delle frasi, la grammatica, la scelta delle parole e lo stile narrativo, confrontando poi i risultati con le valutazioni della salute mentale condotte quattro e sei anni dopo.
Lo studio ha rilevato che *il modo* in cui i bambini parlavano era più predittivo di *ciò* che dicevano. I bambini il cui linguaggio conteneva narrazioni più complesse, espressioni rigide di certezza e un uso frequente di pronomi di prima persona singolare avevano maggiori probabilità di sviluppare depressione o ansia.
Questi modelli linguistici potrebbero riflettere tratti cognitivi come la ruminazione, un noto fattore di rischio per i disturbi dell'umore.
L'analisi semantica ha inoltre rivelato che le discussioni su hobby, attività strutturate e accesso all'assistenza sanitaria erano associate a un minor rischio futuro, mentre le storie che coinvolgevano violenza fisica o esclusione sociale erano collegate a una maggiore probabilità di successivi problemi di salute mentale.
In molti casi, i modelli di intelligenza artificiale hanno previsto con maggiore precisione la comparsa di depressione e ansia rispetto alle valutazioni convenzionali basate su dati demografici e valutazioni di esperti sulla gravità dello stress.
I ricercatori affermano che questi risultati potrebbero portare allo sviluppo di strumenti di screening oggettivi in grado di identificare i bambini vulnerabili anni prima della comparsa dei sintomi, consentendo un supporto preventivo durante una fase critica dello sviluppo.
Il lavoro futuro si concentrerà sulla combinazione di diversi modelli di intelligenza artificiale per migliorare ulteriormente l'accuratezza delle previsioni.
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