Deep Longevity, in collaborazione con la Harvard Medical School, offre un approccio di deep learning alla salute mentale.

Deep Longevity ha pubblicato un articolo su Aging-US che delinea un approccio di apprendimento automatico alla psicologia umana in collaborazione con Nancy Etcoff, Ph.D., Scuola di medicina di Harvard, Autorità su felicità e bellezza.

Gli autori hanno creato due modelli numerici della psicologia umana basati sui dati di uno studio statunitense sulla mezza età.

Il primo modello è un set di reti neurali profonde che predicono l’età cronologica e il benessere psicologico degli intervistati nell’arco di 10 anni utilizzando le informazioni di un’indagine psicologica. Questo modello descrive le traiettorie della mente umana mentre invecchia. Mostra anche che la capacità di formare connessioni significative, così come l’autonomia mentale e la padronanza ambientale, si sviluppano con l’età. Rileva inoltre che l’attenzione sul progresso personale è in costante diminuzione, ma il senso di avere uno scopo nella vita svanisce solo dopo 40-50 anni. Questi risultati si aggiungono al crescente corpo di conoscenze sulla selettività sociale ed emotiva e sull’adattamento di gusto nel contesto dello sviluppo della personalità adulta.

L’articolo descrive un motore di raccomandazione basato sull’intelligenza artificiale in grado di stimare l’età psicologica di una persona e il benessere futuro sulla base di un’indagine psicologica generata. L’IA utilizza le informazioni dell’intervistato per metterlo su una mappa 2D di tutti i potenziali profili psicologici e escogitare modi per migliorare il suo benessere a lungo termine. Questo modello di psicologia umana può essere utilizzato nelle applicazioni di auto-aiuto digitale e durante le sessioni del terapeuta. Credito: Michelle Keeler

Il secondo modello è una mappa auto-organizzata creata per fungere da base per un motore di raccomandazione per applicazioni di salute mentale. Questo algoritmo di apprendimento non supervisionato divide tutti i soccorritori in gruppi a seconda della probabilità di sviluppare depressione e identifica il percorso più breve verso un insieme di stabilità mentale per qualsiasi individuo. Alex Zhavoronkov, Chief Longevity Officer di Deep Longevity, spiega: “Le attuali app per la salute mentale offrono consigli generali che si applicano a tutti ma non funzionano per nessuno. Abbiamo costruito un sistema scientificamente valido che fornisce una super personalizzazione”.

Per dimostrare le capacità di questo sistema, Deep Longevity ha rilasciato il servizio web FuturSelf, un’applicazione online gratuita che consente agli utenti di sostenere il test psicologico descritto nel post originale. Al termine della valutazione, gli utenti ricevono un report con approfondimenti volti a migliorare la propria salute mentale a lungo termine e possono iscriversi a un programma di mentoring che fornisce loro un flusso costante di raccomandazioni scelte dall’IA. I dati ottenuti da FuturSelf verranno utilizzati per sviluppare ulteriormente l’approccio digitale di Deep Longevity alla salute mentale.

FuturSelf è un servizio di salute mentale online gratuito che fornisce una guida basata su una valutazione del profilo psicologico da parte dell’intelligenza artificiale. Il fulcro di FuturSelf è rappresentato da una mappa auto-organizzante che classifica gli intervistati e individua le modalità più appropriate per migliorare il benessere di un individuo. Credito: Fedor Galkin

Il principale bioscienziato, il professor Vadim Gladyshev della Harvard Medical School, commenta il potenziale di FuturSelf:

“Questo studio fornisce una prospettiva intrigante sull’età psicologica, il benessere futuro e il rischio di depressione e dimostra la nuova applicazione degli approcci di apprendimento automatico ai problemi di salute mentale. Inoltre, amplia la nostra visione dell’invecchiamento e dei cambiamenti tra le fasi della vita e gli stati emotivi”.

Gli autori intendono continuare a studiare la psicologia umana nel contesto dell’invecchiamento e del benessere a lungo termine. Stanno lavorando a uno studio di follow-up sull’effetto della felicità sulle misure fisiologiche dell’invecchiamento.

Lo studio è stato finanziato dal National Institute on Aging.

Riferimento: “Improving Future Well-Being Using Artificial Intelligence: Self-Organizing Maps (SOMs) to Identify Islands of Emotional Stability” di Fedor Galkin, Kirill Kochetov, Michael Keeler, Alex Zavoronkov e Nancy Etkoff, 20 giugno 2022, Stati Uniti che invecchiano.
DOI: 10.18632 / età.204061