Diagnosi psichiatriche più accurate grazie all'intelligenza artificiale: il REMEDI Lab dell'USI firma uno studio pionieristico

L’Università della Svizzera italiana (USI) segna un punto di svolta nell’integrazione tra Intelligenza Artificiale e salute mentale. Un team interdisciplinare composto dal Prof. Andrea Raballo, Professore ordinario presso la Facoltà di scienze biomediche ed esperto di psichiatria, Federico Ravenda, Dottorando presso la Facoltà di scienze informatiche, e dalla Prof.ssa Antonietta Mira, Professoressa ordinaria presso la Facoltà di scienze economiche ed esperta di statistica, ha pubblicato il primo studio al mondo che confronta direttamente la capacità diagnostica dei modelli linguistici di ultima generazione (Large Language Models, LLMs) con quella di un gruppo selezionato di psichiatri di fama internazionale.

Sviluppato dal REMEDI Lab (REthinking MEntal health through Clinical and Data Intelligence) all’interno dell’Istituto Eulero, il lavoro rappresenta una pietra miliare nella cosiddetta “psichiatria aumentata”, aprendo scenari concreti per l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale come strumento di supporto clinico.

Un confronto diretto con gli esperti

Lo studio prende le mosse da una precedente indagine internazionale (Urkin, Parnas, Raballo, Koren, 2024) che aveva messo in luce importanti criticità nei processi diagnostici umani. Solo il 33% dei 30 psichiatri coinvolti, provenienti da istituzioni accademiche leader in Europa, Stati Uniti e Asia, era riuscito a identificare correttamente due casi clinici reali di disturbi dello spettro schizofrenico, presentati sotto forma di vignette testuali.

I LLMs di ultima generazione superano la prova

Utilizzando gli stessi casi clinici, i ricercatori dell’USI hanno testato le capacità diagnostiche di alcuni tra i più avanzati LLMs oggi disponibili (tra cui GPT-4o, Claude-3.5, Gemini 1.5, Mixtral-8x22B, Llama-3, Phi-3.5). Nonostante questi modelli non siano stati addestrati specificamente in ambito psichiatrico, i risultati sono stati sorprendenti: i LLMs più performanti hanno eguagliato o superato l’accuratezza del terzo più competente dei clinici umani, riuscendo a identificare anche le forme più sfumate di schizofrenia.

Una nuova frontiera per la salute mentale?

I risultati aprono la strada a nuove applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in psichiatria, con importanti implicazioni etiche e operative:

• Trasparenza e tracciabilità: i modelli offrono un ragionamento diagnostico esplicito, aumentando fiducia e replicabilità.
• Diagnosi precoce: la sensibilità ai pattern clinici sottili può anticipare l’intervento terapeutico.
• Supporto formativo e clinico: gli LLMs possono affiancare clinici meno esperti, riducendo la variabilità soggettiva.
• Appropriatezza delle cure: decisioni più accurate significano interventi più mirati e risorse meglio allocate.

Non sostituzione ma integrazione: verso la “augmented psychiatry”

Come sottolineato dal team, i LLMs non mirano a sostituire il giudizio clinico, bensì a potenziarlo. Lo studio, conforme alle linee guida internazionali TRIPOD-AI per l’uso dell’Intelligenza Artificiale in ambito medico, rappresenta un passo concreto verso l’integrazione etica e responsabile di questi strumenti nei percorsi reali di diagnosi e cura.

“Questo studio segna un passo avanti nella costruzione di una psichiatria aumentata, in cui i modelli linguistici avanzati diventano alleati intelligenti e trasparenti nel ragionamento clinico, capaci di migliorare diagnosi, trattamento e qualità della cura” ha spiegato Federico Ravenda.

Link allo studio REMEDI Lab: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/pcn.13864

Link allo studio propedeutico sul benchmark umano (Leading International Psychiatrists): https://academic.oup.com/schizbullopen/article/5/1/sgae012/7663760?login=false

Link al REMEDI Lab: https://www.euler.usi.ch/remedi-lab