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Un team dell’Institute for Neurology dell’University College di Londra, guidato da Matthew Nour, ha sviluppato uno strumento basato su modelli linguistici rilevati tramite intelligenza artificiale, in grado di evidenziare le differenze nel linguaggio dei pazienti che soffrono di schizofrenia rispetto a chi non ne soffre.
Attualmente la diagnosi di una patologia psichiatrica si basa quasi esclusivamente sul dialogo tra lo specialista con i pazienti e con le persone a lui vicine; test come esami del sangue e scansioni cerebrali hanno un ruolo marginale.
Lo studio
Il team di Matthew Nour ha coinvolto 26 persone con schizofrenia e 26 controlli non affetti da questa patologia, chiedendo loro di completare due esercizi di fluidità mentale, in cui dovevano nominare quante più parole possibile appartenenti alla categoria “animali” o che iniziassero con la lettera “p” nel tempo di cinque minuti.
Per analizzare le risposte fornite dai partecipanti il team ha utilizzato un modello linguistico di intelligenza artificiale, “addestrato” su grandi quantità di testi presenti in Internet per rappresentare il significato delle parole in modo simile a quello degli esseri umani.
I ricercatori hanno quindi verificato se le parole che le persone ricordavano spontaneamente fossero state previste dal modello di intelligenza artificiale e se questa prevedibilità si riducesse nei pazienti con schizofrenia.
Dall’analisi è emerso che le risposte fornite dai partecipanti del gruppo di controllo erano effettivamente più prevedibili dal modello di intelligenza artificiale rispetto alle risposte date dalle persone con schizofrenia, e la differenza era più evidente nelle persone con sintomi più gravi della patologia.
I ricercatori ipotizzano che questa differenza potrebbe avere a che fare con il modo con cui il cervello apprende le relazioni tra ricordi e idee e memorizza queste informazioni nelle cosiddette “mappe cognitive”.
“Questo lavoro mostra il potenziale dell’applicazione dei modelli linguistici dell’intelligenza artificiale alla psichiatria, un campo intimamente correlato al linguaggio e al significato”, conclude Matthew Nour.
Fonte: Proceedings of the National Academy of Sciences 2023
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2305290120
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