I disturbi di salute mentale sono in netto aumento così come la domanda di servizi per la salute mentale. Solo negli Stati Uniti i servizi per la salute mentale richiedono 467 miliardi di dollari l’anno. Uno dei difetti principali è che l’attuale modello di assistenza per la salute mentale presenta ancora delle problematiche evidenti. Ad esempio: la mancanza di dati oggettivi e strumenti per misurare la salute mentale; diagnosi mancate; cure frammentate che consentono incontri limitati al singolo paziente; mancanza di accesso ai trattamenti in quanto un paziente può essere accolto solo previo appuntamento; nessun intervento in tempo reale; mancanza di misure preventive e l’incidenza dello stigma diffuso nella cultura di appartenenza.
Le misurazioni in altri campi della medicina si sono evolute ormai da tempo e questo sviluppo è necessario anche in ambito di salute mentale. L’utilizzo di dati con misurazioni oggettive e costanti consentirà lo sviluppo di diagnosi puntuali e verificate nel tempo, la gestione del paziente con monitoraggio h24, la pianificazione di interventi mirati in tempo reale e specifici alla condizione del paziente e misure preventive per il supporto di uno stato mentale sano.
Per rendere realizzabile tutto ciò sarebbe necessario ampliare l’utilizzo di tecnologie innovative in vari ambiti applicativi. Secondo un’ampia analisi del database PubMed è stato possibile evidenziare nuove tecnologie utilizzate per le valutazioni e i trattamenti in psichiatria.
L’Apprendimento automatico è quella funzione che consente ai computer di “apprendere senza essere adeguatamente informati” (Arthur Samuel, 1959), secondo la classificazione controllata si identificano le regole della base di dati costituite da esempi (casi già convalidati). Unire esami complementari con l’apprendimento automatico evidenzia modelli di classificazione per i pazienti che potrebbero essere divisi in gruppi secondo un particolare fenotipo. Questo permetterà di fare previsioni ad esempio negli alcolisti il cui tasso di ricaduta può essere previsto del 77% analizzando dati demografici, consumo di alcol, gravità della dipendenza, craving, qualità della vita correlata alla salute e misure psicologiche al baseline.
Il Computerized Adaptive Testing (CAT) è stato sviluppato per imitare i clinici. Utilizza una forma limitata di intelligenza artificiale per adattare automaticamente gli elementi del questionario alle risposte fornite dal paziente agli elementi precedenti, utilizzando un ampio database di possibili risposte / domande. Questo consente di ottenere prestazioni miglior e ridurre i tempi di risposta al test.
I dispositivi indossabili consentono di rilevare tramite cambiamenti a livello corporeo, specifiche condizioni di salute mentale, tra questi vi sono: accelerometri, sensori di frequenza cardiaca, rilevatori di sonno, sensori di conduttanza cutanea e sensori di luce. I loro utilizzi sono:
- Studiare i cambiamenti fisiologici durante l’uso di oppiacei (la diminuzione della locomozione e l’aumento della temperatura cutanea vengono rilevati in modo coerente);
- Monitorare in tempo reale l’uso di droghe o il consumo di alcol, possibilmente attraverso il rilevamento di un metabolita (etil glucuronide) nel sudore umano;
- Monitorare e studiare l’attività del sistema nervoso autonomo tramite attività elettrodermica, accelerazione a 3 assi, ECG e temperatura, al fine di rilevare eventi di eccitazione e inviare automaticamente messaggi terapeutici ed empatici al paziente utilizzando la CBT.
L’EMA (Valutazione momentanea ecologica), consente la valutazione dei sintomi giorno per giorno, nel proprio ambiente, tramite i dati che vengono forniti dal paziente mediante app che forniscono un diario al paziente per annotare i sintomi, comportamenti e consumi. I cellulari forniscono poi, EMI (intervento momentaneo ecologico), secondo diverse modalità: sms, psicoeducazione, strategie di coping in tempo reale, promozione del cambiamento comportamentale.
La realtà virtuale si è diffusa grazie alla riduzione dei costi negli ultimi anni, questa consente di eseguire valutazioni neuropsicologiche: cognizione, emozione e comportamento, in tempo reale. I disturbi più trattati sono i disturbi d’ansia, i disturbi alimentari, la schizofrenia (angoscia associata ad allucinazioni o delusioni) e il PTSD.
Il Neurofeedback si utilizza per modellare l’attività cerebrale del paziente, vengono catturati i dati biometrici (EEG, ECG, EMG, conduttanza cutanea, temperatura) e si restituiscono al paziente in tempo reale. Sulla base delle tecniche di CBT e di rilassamento, i pazienti imparano tramite il rinforzo positivo a promuovere l’attività cerebrale corrispondente al target terapeutico.
Questi strumenti possono fornire un supporto agli operatori sanitari e possono facilitare la gestione del paziente. Ad esempio, i pazienti con disturbo da uso di sostanze riescono a sentirsi meno stigmatizzati grazie all’utilizzo di app per smartphone piuttosto che un dispositivo specifico, non sentendosi minacciati da questo. Per una diffusione maggiore di queste tecnologie è necessaria ricerca in questi ambiti e limitare il più possibile i fattori contrastanti come errori di falsi positivi o negativi, la diffusione dei dati personali e la limitata alfabetizzazione informatica in alcune categorie.
George Eleftheriou, The Death of Psychotherapy As We Know It. A Manifesto for Augmented Mental Health, CEO, Sentio Solutions 5/07/2018
Florian Ferreri, Alexis Bourla, Stephane Mouchabac, Laurent Karila, e-Addictology: An Overview of New Technologies for Assessing and Intervening in Addictive Behaviors, Front Psychiatry. 2018; 9: 51
