Un nuovo progetto dell’Università dell’Alberta mira a sviluppare uno strumento di screening basato sull’intelligenza artificiale per aiutare i medici a diagnosticare la depressione in modo più preciso.

La depressione colpisce milioni di canadesi. Può influire sulla qualità della vita, danneggiare le relazioni, ridurre la produttività e portare al suicidio. Una diagnosi corretta è fondamentale per un trattamento efficace, ma fare una diagnosi precisa può essere difficile perché non ci sono test biologici e i sintomi variano.

“Non abbiamo un quadro chiaro di dove emerge esattamente la depressione, anche se i ricercatori hanno fatto progressi sostanziali nelle basi biologiche della depressione“, ha detto il capo progetto Bo Cao, professore assistente presso il Dipartimento di Psichiatria degli Stati Uniti.

“Sappiamo che ci sono componenti genetiche e cerebrali, ma potrebbero esserci altri fattori clinici, sociali e cognitivi che possono facilitare la diagnosi di precisione della depressione.”

Il team svilupperà e testerà un prototipo dello strumento di machine learning nei prossimi 18 mesi. Se si rivela efficace, il modello verrà applicato ai dati sanitari dell’Alberta per verificarne l’efficacia.

“Sarà un lungo viaggio“, ha detto Cao. “Il nostro obiettivo è fornire medicine di precisione per aiutare la salute mentale, ma ci vorranno decenni. Tuttavia, continueremo a lavorare per raggiungere questo obiettivo ora con il supporto della nostra università e di altri filantropi e agenzie”.