Disturbi dell'Umore, Distimia e Depressione a Milano

Il machine learning combinato con la RM identifica accuratamente i giovani adulti con pensieri suicidi. L’uso della RM e di algoritmi computerizzati per misurare la risposta cerebrale a morte, suicidio ed altri concetti infatti distingue in modo affidabile i giovani con pensieri suicidi dai soggetti di controllo, ed identifica accuratamente i soggetti che hanno effettuato un tentativo di suicidio.

Ciò è particolarmente importante in quanto la maggior parte delle persone non riporta i sentimenti suicidi. La ricerca dimostra che quasi l’80% dei pazienti che commettono suicidio avevano negato la presenza di pensieri suicidi durante l’ultimo contatto con uno psichiatra.

I processi biologici implicati nei pensieri e nel comportamento suicida riflettono i cambiamenti nel modo in cui le persone si sentono e pensano riguardo ai concetti correlati, come illustrato da David Brent dell’Università di Pittsburgh, autore di uno studio su 34 pazienti. Il nuovo approccio consente di sperare di individuare con maggiore precisione questi problemi e di aiutare un maggior numero di persone.

Il machine learning risulta utile in quanto i profili di attivazione cerebrale implicano una grande quantità di dati e, quindi, allo scopo di separare le risposte e classificarle non è possibile usare efficacemente metodi convenzionali.

A cura del dott Federico Baranzini - Terapia della Depressione Grave

Un gruppo di scienziati ha istruito un computer per identificare persone con pensieri suicidi attraverso lo scanning del loro cervello. Lo studio è ancora alle fasi iniziali, ma il metodo potrà un giorno essere utilizzato per diagnosticare le condizioni di salute mentale nei pazienti.

Blake Richards, un neuroscienziato dell'Università di Toronto, ha detto che i risultati sono interessanti, ma non precisi abbastanza per rendere questo test utile alle diagnosi, e che l'attività dei percorsi neurali è ancora una correlazione, non una causa.

"Ci sono indubbiamente delle basi biologiche su ogni aspetto mentale delle nostre vite, anche per chi decide di commettere un sucidio" dice Richards, "ma la domanda è capire se queste basi possono essere accessibili sufficientemente al sistema fMRI per sviluppare correttamente un test da utilizzare in sede medica".

Sebbene l'accuratezza di questi test sia alta, non lo è abbastanza per giustificare qualsiasi tipo di intervento medico.

A cura del dott Federico Baranzini - Psichiatra per la cura della Depressione

Il suicidio, sottolinea l’Oms, non si verifica solo nei paesi ad alto reddito, ma è un fenomeno globale in tutte le regioni del mondo. Infatti, oltre il 78% dei suicidi globali si è verificato nei paesi a basso e medio reddito nel 2015.

In Italia il tasso di suicidi per 100.000 abitanti segnalato dall’Oms è compreso nella fascia tra 5 e 9,9 (tra 3000 e 5900 individui), contro ad esempio un tasso tra 10 e 14,9 del Nord America e di gran parte dell’Africa e superiore a 15 nella maggior parte dell’Asia.

Il suicidio è un grave problema di salute pubblica. Tuttavia, i suicidi sono evitabili con interventi tempestivi, basati su prove e spesso a basso costo. Perché le risposte nazionali siano efficaci, è necessaria una strategia multisettoriale per la prevenzione del suicidio.

A cura del dott Federico Baranzini - Cura della Depressione

Facebook vuole utilizzare utilizzare l’intelligenza artificiale per aggiornare i propri strumenti e servizi, con l’obiettivo di prevenire i suicidi tra i suoi utenti.

Il più grande social network del mondo prevede di integrare i propri strumenti di prevenzione del suicidio esistenti per i post con i suoi prodotti Live-streaming, Facebook Live e Messenger. Facebook sta già utilizzando l’intelligenza artificiale per monitorare la presenza di materiale offensivo nei video live.

L’azienda di Mark Zuckerberg fornirà anche altre risorse agli utenti, come la possibilità di contattare un amico e una help line.

A cura del dott Federico Baranzini

Per la cura della Depressione

Con la risonanza magnetica si possono distinguere individui con idee suicide e anche riconoscere tra questi chi ha tentato veramente il suicidio, rispetto a chi non ha proprio di questi pensieri pericolosi. Lo dimostra uno studio della prestigiosa Harvard University di Boston, realizzato da Matthew Nock. 

Insieme a scienziati dell'Università di Pittsburgh Nock, inoltre, ha creato un algoritmo software in grado di leggere in automatico i dati della risonanza e dire appunto chi è a rischio suicidio e chi no con elevata accuratezza. Lo studio pubblicato sulla rivista Nature Human Behaviour potrebbe in qualche modo far sperare in metodi preventivi onde evitare simili tragedie.  

Gli esperti sono partiti da 34 soggetti di cui 17 avevano manifestato tendenze suicide in passato (e in parte avevano proprio tentato il suicidio). Hanno sottoposto l'intero campione alla risonanza magnetica, mentre facevano leggere loro alcune parole (da tre liste di 10 parole ciascuna). Gli esperti hanno visto che in particolare sei delle parole proposte (morte, crudeltà, problema, elogio, spensieratezza, buono) inducono una diversa risposta neurale tra coloro che hanno avuto idee suicide e il gruppo di controllo. Sulla base delle sei parole 'chiave' gli esperti hanno sviluppato un algoritmo per prevedere in automatico chi ha idee suicide e poi hanno implementato il sistema riuscendo a distinguere, tra questi, anche coloro che hanno proprio tentato il suicidio da coloro che non ci hanno mai realmente provato.  

Se la validità di questo sistema fosse confermata su un più ampio campione di individui, davvero un giorno si potrebbe giungere a un software collegato alla risonanza in grado di interrogare la mente delle persone e capire chi, ad esempio tra pazienti depressi, è a rischio di togliersi la vita e va quindi aiutato con interventi specifici. 

Prevedere il rischio di suicidio con un’accuratezza del 90% sarà presto possibile grazie ad un algoritmo creato dai ricercatori della Vanderbilt University e che si basa sulla raccolta di dati prima di un ricovero in ospedale. I risultati dei test sono stati pubblicati su Clinical Psychological Science.

L’algoritmo è stato poi testato su un gruppo di 13mila pazienti che non avevano storie documentate di tentato suicidio, e si è rivelato in grado di predire con un’accuratezza tra l’80 e il 90% il rischio nei due anni successivi.

A cura del dott Federico Baranzini - Psichiatra a Milano