Un interessante studio di proof-of-concept condotto da ricercatori della University of California, San Diego, School of Medicine, rivela che gli strumenti di IA per l’analisi del linguaggio sono in grado di prevedere efficacemente il livello di solitudine nelle persone più anziane. La solitudine e le sue conseguenze sono un problema di salute pubblica rilevante: l’OMS avverte che le malattie cardiovascolari sono la principale causa di mortalità, e in questo senso ci sono studi che associano la solitudine con l’aumento della pressione sanguigna, i disturbi del sistema immunitario e l’aumento del rischio di morte prematura, così come la depressione, l’ansia e il sedentarismo. Tanto che la solitudine indesiderata è una delle paure più diffuse, soprattutto tra la generazione dei babyboomer di età superiore ai 65 anni, che sono socialmente, eticamente ed esteticamente invisibili.
9 su 10 vogliono invecchiare a casa e in compagnia, ma pochi ci riescono: nel mondo contemporaneo la solitudine è un’altra pandemia. Senza andare oltre, nel 2018 è stato creato nel Regno Unito un Ministero della Solitudine con il ministro Tracey Crouch. Come possiamo individuare la solitudine in modo più efficace? Ricorrendo all’Intelligenza Artificiale.
Strumenti di IA per rilevare la solitudine nelle persone anziane
L’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) consiste in una serie di tecniche che elaborano o analizzano grandi volumi di parlato e testo naturale non strutturato, con l’aiuto dell’IA e dei sistemi di apprendimento automatico. Affascinanti studi preliminari suggeriscono che condizioni come la psicosi, il disturbo da stress post-traumatico, il disturbo bipolare e la depressione possono essere rilevati analizzando il linguaggio naturale di una persona.
Gli strumenti della PNL potrebbero essere applicati alla rilevazione della solitudine, un problema di salute crescente descritto come un fattore più importante nella mortalità prematura rispetto all’obesità. Ellen Lee, autrice principale della nuova ricerca, suggerisce che la solitudine è una condizione psichiatrica particolarmente difficile da misurare, e poiché i medici spesso faticano a quantificare la solitudine nei pazienti, si cercano urgentemente misure obiettive.
Poiché molti studi pongono domande dirette sulla frequenza delle sensazioni di solitudine che possono portare a risposte di parte, questo progetto ha deciso di utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale o PNL, una valutazione quantitativa imparziale delle emozioni e dei sentimenti espressi, insieme ai consueti strumenti per misurare la solitudine.
Hanno reclutato 80 adulti anziani che, oltre ad essere valutati con strumenti convenzionali, hanno completato un’ora e mezza di conversazione e un colloquio semi-strutturato.
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Le interviste sono state trascritte e successivamente analizzate con un sistema di linguaggio naturale sviluppato da IBM. Oltre a rilevare la solitudine in soggetti non rilevati dalle valutazioni convenzionali, il sistema ha scoperto differenze nel modo in cui uomini e donne parlano di solitudine.
“La PNL e l’apprendimento automatico ci permettono di esaminare sistematicamente lunghe interviste di molte persone e di esplorare come le caratteristiche sottili del discorso, come le emozioni, possano indicare la solitudine“, ha detto Varsha Badal, primo autore dello studio. Il sistema è stato in grado di prevedere qualitativamente la solitudine di un soggetto con una precisione del 94%.
Va notato che più una persona si sentiva sola, più lunghe erano le risposte alle domande dirette sulla solitudine. I ricercatori suggeriscono persino che la presenza di una sorta di “discorso solitario” potrebbe essere utilizzata in futuro per monitorare il benessere dei soggetti più anziani. Gli uomini usavano più parole relative alla paura o alla gioia, mentre le donne erano più propense a esprimere esplicitamente sentimenti di solitudine.
La prossima fase della ricerca sarà quella di combinare altri dati dei sensori nelle valutazioni (come il tracciamento GPS e i dati sul sonno) per personalizzare ogni singola scoperta. Inoltre, il sistema dovrà essere testato su popolazioni più ampie e diversificate per regolarne la precisione e ottimizzarlo. “Nel corso del tempo, i sistemi di IA complessi potrebbero intervenire in tempo reale per aiutare le persone a ridurre la loro solitudine adottando cognizioni positive, gestendo l’ansia sociale e impegnandosi in attività sociali significative”, conclude la ricerca. Lo studio è stato pubblicato su The American Journal of Geriatric Psychiatry.
