Intelligenza artificiale e memoria traumatica

La memoria traumatica non è un elemento fisso, ma un processo in continua evoluzione, delicatezza che può cambiare nel momento stesso in cui viene richiamata. Questo aspetto, già ben noto nel campo delle neuroscienze cognitive, è al centro di recenti ricerche volte a modificare non il contenuto del ricordo, ma il modo in cui il cervello lo rielabora.

Un recente studio pubblicato su npj Digital Medicine offre spunti promettenti sulle possibili applicazioni delle terapie digitali supportate dall’intelligenza artificialeL'intelligenza artificiale (IA) è una branca dell'informat... Leggi.

Partendo da un tema ben noto, lo studio evidenzia come i ricordi intrusivi siano un sintomo prevalente nel disturbo post-traumatico da stressLo stress viene inteso come la risposta di adattamento ad un... Leggi (DPTS) e siano comuni anche in individui che non manifestano un DPTS pienamente sviluppato. Tali ricordi, spesso di natura visiva e sensoriale, si manifestano come immagini mentali ricorrenti e involontarie che irrompono nella coscienza.

Quando un ricordo viene richiamato, entra in fase di vulnerabilità, il che significa che può essere rafforzato, modificato o indebolito. Questo è il principio su cui si basa l’Imagery Competing Task Intervention (ICTI), una strategia terapeutica che prevede un richiamo brevemente intenso del ricordo traumatico, seguito da un compito cognitivo complesso, simile a un gioco di rotazione mentale come Tetris. L’idea è che questi due processi competano per le limitate risorse cognitive disponibili e, pertanto, il compito successivo possa ridurre l’intensità del ricordo intrusivo.

Cambiamento nel paradigma terapeutico

Tradizionalmente, questi interventi richiedevano la presenza di professionisti esperti in grado di guidare i pazienti, vigilare sull’esecuzione e monitorare il coinvolgimento. La novità di questo studio consiste nell’introduzione di un sistema completamente automatizzato, denominato ANTIDOTE, che integra tre componenti essenziali: un modello linguistico avanzato per guidare l’utente, un compito cognitivo standardizzato e un monitoraggio fisiologico basato sulla pupillometria, un indicatore di sforzo cognitivo.

In un esperimento condotto su cento volontari sani, i partecipanti sono stati esposti a filmati emotivamente perturbanti, per poi essere assegnati a un gruppo di intervento o a uno di controllo. Solo il gruppo di intervento ha svolto il compito cognitivo, mentre l’altro ha effettuato un’attività uditiva neutra. I risultati mostrano una riduzione del 45% dei ricordi intrusivi nel gruppo di intervento nella settimana successiva al trattamento, un effetto comparabile a quanto riscontrato in studi precedenti con la guida umana.

Durante il compito, le misurazioni della pupilla indicano un aumento proporzionale alla difficoltà del compito, suggerendo un impegno cognitivo maggiore. Una maggiore attivazione cognitiva sembra associarsi a una minore ricorrenza di ricordi intrusivi. Al contrario, un elevato sforzo cognitivo durante il richiamo di un ricordo è associato a risultati meno positivi. Questo evidenzia come il cervello possa elaborare meglio un ricordo quando viene riattivato con leggerezza, per poi essere immediatamente “sovrascritto” da un compito con elevata competizione.

Prospettive future delle terapie digitali

Questo studio offre una visione innovativa verso un approccio terapeutico diverso, poiché punta a manipolare temporaneamente le risorse cognitive piuttosto che ricorrere solo alla rielaborazione narrativa o esposizione prolungata. Inoltre, l’approccio suggerisce che l’efficacia di tali interventi possa essere monitorata e potenzialmente adattata in tempo reale, utilizzando indicatori fisiologici semplici.

È importante sottolineare che questo approccio non mira a sostituire i professionisti della salute, né a funzionare come un metodo diagnostico autonomo; si tratta piuttosto di un sistema che guida un processo cognitivo strutturato e verifica il corretto funzionamento nei soggetti. Resta aperta la questione della sua applicazione clinica pratica, poiché il modello attuale è ancora sperimentale e necessita di ulteriori investimenti per verificare la sua efficacia su pazienti reali con DPTS.

Questa ricerca potrebbe rappresentare il primo passo verso interventi terapeutici basati su neuroscienze scalabili, sostenuti da IA, fornendo un sistema di monitoraggio che migliorerebbe l’accessibilità delle terapie cognitive esistenti.

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