Un gruppo di ricercatori statunitensi ha sviluppato un algoritmo di machine learning capace di identificare chi corre un alto rischio di sviluppare la depressione post-partum, condizione che colpisce il 17% delle neo-madri a livello globale. Il modello, sviluppato analizzando i dati sanitari elettronici e i punteggi di screening di oltre 29.000 pazienti negli Stati Uniti (2017-2022), è stato descritto in uno studio pubblicato sull’American Journal of Psychiatry.
I ricercatori riportano che il 30% delle persone segnalate come ad alto rischio dal modello ha effettivamente sviluppato la condizione. Per quanto imperfetto, lo strumento si rivela comunque utile, poiché consente di indirizzare le risorse limitate verso chi ne ha maggiore bisogno, commenta Roy Perlis, co-autore dello studio e psichiatra presso il Mass General Brigham di Boston. Perlis aggiunge che identificare chi è a rischio permette di sviluppare e mettere in atto strategie preventive, come terapie specifiche e tecniche di gestione dello stress.
La depressione post-partum si manifesta attraverso sintomi come profonda tristezza, senso di disperazione e ansia e può presentarsi fino a circa un anno dal parto. Questa condizione è spesso sotto-diagnosticata, per quanto i fattori di rischio siano ben noti. Modelli predittivi come questo potrebbero quindi colmare un bisogno clinico ancora insoddisfatto. Resta però aperta la questione su come integrare tali strumenti nella pratica ospedaliera reale e, soprattutto, su come comunicare efficacemente il rischio alle pazienti, evidenzia l’epidemiologa danese Mette-Marie Zacher Kjeldsen (Aarhus University).
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