Gli scienziati dell’Università di Alberta hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale per identificare le persone con PTSD analizzando i dati di testo.

PTSD, disturbo da stress post-traumatico, si sviluppa dopo gravi eventi stressanti. L’ampia gamma di sintomi rende difficile la diagnosi. Il nuovo modello di analisi può diventare uno strumento di screening accessibile ea basso costo per l’individuazione e la diagnosi del disturbo da stress post-traumatico o di altri disturbi mentali utilizzando piattaforme di telemedicina.

L’analisi del sentiment comporta la raccolta di una grande quantità di dati, come il contenuto di una serie di brevi post sui social media, e la loro classificazione, ad esempio osservando quanti di essi esprimono pensieri positivi e quanti esprimono pensieri negativi. “Volevamo esaminare rigorosamente l’analisi del sentimento da questo set di dati per vedere se potevamo identificare o distinguere correttamente le persone con PTSD semplicemente usando il contenuto emotivo di queste interviste”, ha detto l’autore dello studio Jeff Savalha.

Il compito si è rivelato difficile, poiché anche il messaggio “Odio tutto” può essere interpretato in modi diversi. Il testo nel nuovo set di dati del modello è stato raccolto da 250 interviste semi-strutturate condotte da un personaggio di intelligenza artificiale di nome Ellie durante videoconferenze con 188 persone senza disturbo da stress post-traumatico e 87 con disturbo da stress post-traumatico. Alla fine, i ricercatori sono stati in grado di identificare le persone con PTSD l’80% delle volte in base a punteggi che indicavano che il loro discorso conteneva risposte per lo più neutre o negative.

In futuro, gli scienziati intendono utilizzare il modello per diagnosticare disturbi come il morbo di Alzheimer e la schizofrenia.