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Che siano terremoti, eventi meteorologici o insorgenza di malattie poco cambia: una delle (tante) cose che si richiede oggi alla scienza è la capacità di fare previsioni. Ovvero, per dirla più precisamente, di elaborare (e validare) dei modelli che, a partire da un set di dati iniziali, consentano di prevedere l’evoluzione temporale di un sistema, qualsiasi esso sia, e formulare la probabilità che un evento si verifichi o meno. La psichiatria, naturalmente, non fa eccezione: nello specifico, comprendere quali siano gli eventi che precedono la manifestazione di un disturbo psichiatrico o che scatenano intenzioni suicidarie potrebbe fare davvero la differenza, in termini di vite umane e costi per la società.

Ma il cervello umano è massimamente complesso, e la nostra capacità di fare previsioni in merito è al momento abbastanza ridotta. Una meta-analisi pubblicata sulla rivista BjPsych Open si è concentrata, per l’appunto, sullo studio degli eventi che precedono il suicidio, ed è giunta alla conclusione che al momento non siamo in grado di prevedere tale atto con sufficiente accuratezza, specie nel breve termine. Sfatando così, dicono gli autori, una credenza piuttosto diffusa tra i clinici secondo la quale il suicidio (e, più in generale, i comportamenti anticonservativi) possa essere previsto con precisione accettabile.

Cosa dice il nuovo studio

Gli autori dello studio, della School of Psychiatry alla University of New South Wales in Australia, hanno analizzato i risultati di 70 lavori pubblicati in precedenza sul tema della prevenzione del suicidio. I numeri parlano chiaro: solo l’1,7% di chi aveva manifestato idee suicide ha poi effettivamente commesso l’atto; il 60% dei suicidi, di contro, aveva negato di avere alcuna intenzione suicidaria quando interrogato in merito dal proprio medico di famiglia o da uno psichiatra. E la percentuale sale all’80% se si allarga la platea anche alle persone che non erano in trattamento psichiatrico al momento o prima del suicidio.

“Sappiamo che le idee di suicidio sono abbastanza comuni, mentre il suicidio è un evento tutto sommato raro, anche tra persone con disturbi mentali”, ha commentato Matthew Large, uno degli autori dell’articolo, tra i massimi esperti mondiali nel campo della valutazione di rischio del suicidio. “Quello che non sapevamo, però, era quanto frequentemente le persone che si sono suicidate avessero negato di aver avuto pensieri suicidi quando direttamente interrogati”. Lo studio, dice ancora l’autore, mostra che non è possibile pianificare gli interventi psichiatrici basandosi solo sulla presenza (o assenza) di intenzioni suicidarie: al contrario, le dinamiche che precedono il suicidio sono ben più complesse e siamo ancora lontani dalla loro comprensione. “I medici”, prosegue Catherine McHugh, un’altra degli autori, “considerano attualmente l’intenzione suicidaria come test cruciale per la valutazione del rischio suicidio a breve termine, e qualcuno la propone addirittura come test di screening: il nostro studio mostra che questo non è il meglio che possiamo fare per i pazienti”.

Cosa sappiamo: i fattori di rischio

Per approfondire la questione abbiamo chiesto lumi a Enrico Zanalda, presidente della Società Italiana di Psichiatria e direttore del Dipartimento di Salute Mentale Asl Torino 3. Che ci ha confermato i risultati dello studio: “Il paper conferma quello che si vede nella pratica clinica”, ha detto. “E cioè che nella maggior parte dei casi il suicidio è scarsamente prevedibile e la sua attuazione, soprattutto in chi non è paziente psichiatrico, è poco correlata con l’ideazione. C’è una scarsa latenza tra ideazione e gesto, e ci sono soprattutto molti falsi positivi, cioè pazienti che manifestano disagio e intenzioni suicidarie ma poi (fortunatamente) non compiono l’atto. Tutte queste dinamiche complicano molto la possibilità di fare previsioni attendibili”. Brancoliamo nel buio, dunque? Non esattamente.

Le analisi epidemiologiche ci consentono, almeno, di capire a posteriori se ci sono soggetti più predisposti di altri, e quali sono gli eventuali fattori di rischio. Il che, naturalmente, non basta per formulare previsioni ma può essere di grande aiuto nella pratica clinica: “Sappiamo, per esempio”, continua Zanalda, “che i maschi adulti che abitano in montagna o, più in generale, nei paesi del nord con meno ore di luce, commettono più frequentemente il suicidio. I vedovi sono particolarmente esposti al rischio, perché spesso non riescono ad affrontare il lutto. E ancora: le dipendenze, specie quelle da alcool, sono da considerarsi un fattore di rischio”. Si consideri però che i dati che abbiamo a disposizione sono di solito inferiori a quelli reali, perché molti casi di suicidio non vengono riportati come tali.

Dove stiamo andando: l’aiuto dell’Ai

Joseph Franklin, ricercatore alla Florida State University che si occupa di prevenzione del suicidio da oltre vent’anni, è ancora più netto: “Come scienziato che ha lavorato a lungo sul tema”, ha spiegato su The Conversation, “dovrei avere un’idea piuttosto precisa di chi morirà e chi non morirà per suicidio. La triste verità è che non ce l’ho. Una verità ancora più triste è che non ce l’ha neanche nessun altro esperto, psichiatra o clinico. L’insieme della ricerca sul suicidio mostra che non importa da quanto tempo conosciamo una persona o quanto sappiamo di lui: ho personalmente fatto notare che possiamo predire chi commetterà suicidio con una probabilità solo di poco più alta rispetto a una scelta casuale”. Ma il discorso non finisce qui.

Nuove speranze di comprensione di un fenomeno così complesso, dice Franklin, potrebbero arrivare dall’intelligenza artificiale, e in particolare dallo sviluppo di algoritmi in grado di analizzare grandi moli di dati e trovare pattern e correlazioni che sfuggono all’occhio dei clinici. In effetti, più di un gruppo di ricerca ha mostrato che con il machine learning potremmo arrivare, un giorno, a predire chi sta tentando il suicidio con un’accuratezza che arriva al 90%: “Con il machine learning, continua Franklin, “possiamo elaborare un gran numero di dati e apprendere qual è la combinazione ottimale di fattori per un dato output. Tuttavia, ancora una volta, bisogna essere cauti. Una cosa importante da tenere a mente è che non c’è – e non ci sarà mai – un singolo algoritmo, o una sola ricetta, per la previsione del suicidio. Perché il suicidio non è un comportamento deterministico: come nell’equazione a due incognite X+Y=1, ci sono infinite soluzioni. Cioè infiniti algoritmi ‘giusti’ e infiniti algoritmi ‘sbagliati’. Il machine learning può aiutare ad approssimare la complessità del suicidio, ma fino a un certo punto: può predire accuratamente, forse, chi potrebbe commettere il gesto, ma non sa dirci nulla su quando lo commetterà. E la dimensione del quando, nell’ambito di previsioni di questo tipo, è naturalmente cruciale”.

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