La digitalizzazione nella valutazione neuropsicologica

Marcos Ríos-Lago mette in evidenza i progressi, le opportunità e i limiti della tecnologia nel campo della valutazione neuropsicologica, con uno sguardo critico e integrativo.

L’onnipresenza della tecnologia nelle nostre vite

Attualmente siamo circondati dalla tecnologia. Solo pochi giorni fa abbiamo vissuto un blackout che ci ha lasciati senza elettricità per alcune ore ed è stato possibile intuire le conseguenze del non disporre della tecnologia a cui siamo abituati. Industria, intrattenimento, trasporti, comunicazioni e una miriade di aspetti quotidiani tanto semplici quanto cucinare o avere acqua calda hanno smesso di funzionare. La tecnologia ci circonda praticamente in ogni aspetto della nostra vita. 

Perché la neuropsicologia ha tardato a digitalizzarsi?

Tuttavia, alcuni autori hanno recentemente segnalato che esistono discipline in cui l’uso della tecnologia è ancora simbolico e non è stato integrato nel lavoro quotidiano tanto quanto sarebbe possibile. Ci riferiamo ovviamente alla neuropsicologia, come indicato da Miller e Barr (2017). 

Nonostante i potenziali vantaggi e l’alto livello di utilizzo della tecnologia in altri ambiti, la neuropsicologia non ha ancora effettuato una piena transizione verso l’integrazione di elementi tecnologici che invece sono stati adottati da tempo in altri settori affini nel campo della riabilitazione. 

Primi passi verso la trasformazione digitale nella riabilitazione

È vero che nel campo della riabilitazione è più frequente l’uso del computer per la stimolazione cognitiva, e NeuronUP ne è un buon esempio. Abbiamo anche iniziato a realizzare sessioni a distanza, un vantaggio significativo durante il periodo della pandemia che ha permesso di mantenere i trattamenti per coloro che non potevano recarsi temporaneamente ai centri di riabilitazione. Ciò è immediatamente applicabile in contesti rurali e meno serviti. 

Le linee guida dell’APA per la telepsicologia stabiliscono principi etici, tecnici e psicometrici per la neuropsicologia a distanza tramite videoconferenza (American Psychological Association, 2013). Inoltre, l’uso degli strumenti digitali è già presente nelle cartelle cliniche informatizzate, date le attuali esigenze di protezione delle informazioni. 

La valutazione neuropsicologica: ancora lontana dalla digitalizzazione

Tuttavia, l’uso della tecnologia nella valutazione neuropsicologica è solo agli inizi e la sua implementazione è ancora molto limitata, nonostante il suo potenziale. 

Test classici: i pilastri della neuropsicologia clinica 

All’inizio del XX secolo, l’interesse per la comprensione del funzionamento della mente umana e del sistema nervoso portò allo sviluppo di alcune prove sperimentali come il noto test di Stroop (1935), il Trail Making Test (1948), o le prove di memoria di Rey (1919) e la Figura Complessa di Rey (1941) (per una rassegna si veda Sherman, Tan e Hrabok, 2022). 

Poco tempo dopo, queste prove iniziarono ad essere impiegate in ambito clinico con l’obiettivo di caratterizzare il profilo cognitivo di pazienti con qualche tipo di compromissione del sistema nervoso centrale. Questi test sono diventati lo standard d’oro nella pratica clinica. 

Perché continuiamo a utilizzare test progettati 100 anni fa?

Quasi 100 anni dopo continuiamo a utilizzare questi compiti nella pratica clinica quotidiana. Tuttavia, nel corso di tutti questi anni sono stati progettati nuovi compiti che ci permettono di approfondire e ampliare la nostra conoscenza sulla cognizione e sul cervello, ma che non sono stati trasferiti all’ambito clinico. 

Se disponiamo dei “migliori” compiti per comprendere il funzionamento del cervello e dei processi cognitivi, perché non utilizzarli quotidianamente con i nostri pazienti? 

Vantaggi dei test carta e matita

Noi neuropsicologi conosciamo bene i test classici carta e matita. Oggi sappiamo che ci permettono di valutare il rendimento dei meccanismi che attualmente conosciamo (e che non sempre coincidono con quelli per cui, secondo le conoscenze di 100 anni fa, furono progettati).

Molti di essi ci consentono di effettuare osservazioni ragionevolmente standardizzate per mettere alla prova i nostri modelli cognitivi e, soprattutto, per osservare e diagnosticare il comportamento delle persone (molte delle quali con una qualche forma di compromissione cognitiva per vari motivi). Inoltre, ci offrono norme solide che ci permettono di confrontare le prestazioni di un individuo con diversi gruppi di riferimento, in base all’età, al livello di istruzione, alla patologia, ecc. Di certo, li utilizziamo ogni giorno e possiamo vederne chiaramente i vantaggi (e anche alcuni svantaggi). 

Digitalizzazione della valutazione neuropsicologica: una nuova era

Oggi abbiamo la possibilità di introdurre pienamente la digitalizzazione nel campo della valutazione neuropsicologica. Questa digitalizzazione della valutazione non risponde solo all’urgenza di modernizzare protocolli centenari, ma apre un ventaglio di possibilità che va oltre la semplice trasposizione dei test classici in formato elettronico.

Prima fase: conversione dei protocolli

La conversione dei protocolli classici in formati elettronici può rappresentare la prima fase della digitalizzazione. In questa fase vengono replicate le istruzioni e i criteri di somministrazione, integrando punteggi automatici e nuove metriche temporali e cinematiche (latenze, pause, pressioni tattili, tremori, ecc.). 

Queste nuove misurazioni possono aiutare a rilevare microvariazioni nell’ordine dei tratti e nella pressione applicata, indicatori potenzialmente sensibili al deterioramento cognitivo e ad alterazioni sottili. 

Anche l’uso di metriche di variabilità o di coerenza delle risposte può aiutare a svelare fluttuazioni attentive impercettibili nel formato classico (Harris et al., 2024). 

In questo ambito rientra certamente l’integrazione di compiti propri della ricerca in neuroscienze e neuropsicologia di base che possano risultare utili in ambito clinico, riprendendo così parte della tradizione della nostra disciplina alle sue origini. 

Il ruolo del clinico nell’era digitale

Tuttavia, la semplice raccolta di dati quantitativi è priva di significato interpretativo, motivo per cui è necessario un alto livello di competenza da parte del professionista. L’interpretazione dei risultati dipende ancora in larga misura dall’esperienza del clinico: le norme di punteggio, l’applicazione di euristiche nel ragionamento, i criteri di esclusione degli item e le inferenze diagnostiche richiedono un elevato livello di esperienza. 

Dobbiamo però riflettere sulle nostre conoscenze. Per esempio: “Siamo esperti di traumi cranici?”, “E quanto siamo esperti con un paziente che ha subito un trauma in seguito a un tentativo di suicidio fallito?”, “Siamo capaci di gestire le conseguenze di un trauma in una persona affetta da depressione grave?” 

Forse, poter disporre di sistemi di supporto contestuale o di suggerimenti automatizzati può migliorare la nostra capacità valutativa e terapeutica.

Seconda fase: integrazione di hardware

Una possibile seconda fase prevedrebbe l’integrazione di hardware aggiuntivo: accelerometri, sensori aptici, sensori di movimento, eye-tracker, telecamere per il riconoscimento facciale, ambienti di realtà virtuale e aumentata. 

Bello et al. (2025) concludono che queste tecnologie sono ancora sottoutilizzate, nonostante il loro potenziale nel ricreare fedelmente attività strumentali della vita quotidiana. 

Grazie ad alcune di queste tecnologie potrebbe essere possibile registrare reazioni di frustrazione, ansia anticipatoria o la capacità di riconoscere i propri errori. Tutto ciò, oggi, è nelle mani del clinico che deve essere in grado di rilevarlo e interpretarlo correttamente. 

Ambiti come la cognizione sociale, la risoluzione di conflitti interpersonali o il riconoscimento delle emozioni sono ancora territori poco esplorati con strumenti quantitativi ad alta risoluzione. E, in un mondo globalizzato, la mancanza di confronti transculturali e di versioni adattate a diversi contesti linguistici ed educativi indebolisce la validità ecologica di molti strumenti.

Wearable e mobile-health in neuropsicologia

Ma tornando alla tecnologia già presente e che ci circonda, possiamo evidenziare i cosiddetti wearable, che ci permettono di raccogliere informazioni in tempo reale e in ambienti naturali (Fioerdelli et al. 2013). 

Dalla comparsa dell’iPhone nel 2007, la ricerca nel campo del mobile-health è cresciuta esponenzialmente, evidenziando il monitoraggio remoto, la raccolta frequente di dati in ambienti naturali, la promozione della salute e il confronto intra-individuale longitudinale. 

La neuropsicologia non sta ancora sfruttando appieno le possibilità offerte dalla raccolta di dati in ambienti naturali. Ciò include registrazioni vocali, movimenti, percorsi, ecc. Inoltre, l’uso degli smartphone consente anche di fornire feedback immediato all’individuo, inviare messaggi programmati, ottimizzare gli allarmi e le notifiche (ad esempio geolocalizzate), utilizzare la fotocamera e il microfono, il riconoscimento vocale, oltre ad altre funzionalità di interesse per la neuropsicologia (Gómez Velez et al. 2017). 

Terza fase: integrazione dell’IA

La terza e più dirompente fase potrebbe essere l’integrazione di piattaforme unificate con intelligenza artificiale (IA). La rapida diffusione di diverse applicazioni IA negli ultimi mesi e la loro adozione da parte della popolazione potrebbero anticipare questa fase più di quanto previsto. 

L’esistenza di sistemi di elaborazione del linguaggio naturale e la loro accessibilità stanno accelerando l’uso di almeno alcune delle loro funzionalità. Ciononostante, sarà utile approfondire questa tecnologia. 

Possibilità diagnostiche e d’intervento

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato possono elaborare migliaia di variabili (cinematiche, tempi di reazione, schemi di errore), analizzando pattern complessi di risposta, identificando profili cognitivi atipici, rilevando marcatori prognostici o proponendo inferenze neuroanatomiche con livelli di accuratezza superiori al giudizio esperto in alcuni compiti specifici (Veneziani et al., 2024). 

Generazione automatizzata di referti

Inoltre, questi sistemi possono generare referti che integrano narrazioni cliniche, grafici di performance e raccomandazioni per l’intervento (riabilitazione cognitiva, aggiustamenti farmacologici) in pochi secondi, riducendo significativamente il tempo necessario per prendere decisioni, effettuare modifiche terapeutiche o redigere documentazioni cliniche, senza diminuirne la qualità (anzi, spesso migliorandola).

Banche dati normative e personalizzazione diagnostica

Un aspetto chiave per il corretto funzionamento di questi strumenti è la costruzione di grandi banche dati normative multicentriche, con validazione transculturale e dati che consentano l’adattamento in base a diversi parametri (età, livello educativo, comorbidità, ecc.), permettendo così la personalizzazione delle diagnosi e dei cut-off.

Considerazioni etiche e sfide normative nella digitalizzazione della neuropsicologia

Tuttavia, la transizione verso questa neuropsicologia 3.0 comporta sfide normative ed etiche (Bilder, 2011; Harris et al., 2024). 

Il GDPR richiede crittografia, anonimizzazione e tracciabilità nella gestione dei dati sensibili. Inoltre, l’approvazione degli strumenti basati su IA da parte di enti come EMA o FDA è ancora in una fase iniziale. 

Oltre a ciò, però, c’è un elemento fondamentale che non dipende da queste istituzioni o dal legislatore, ma da chi genera, insegna e utilizza questa tecnologia: l’apprendimento continuo, l’uso corretto e la conoscenza dei suoi limiti e delle sue potenzialità. 

Solo con un uso responsabile e consapevole queste tecnologie possono renderci migliori. Non possiamo delegare i nostri compiti e le nostre responsabilità ai modelli linguistici, ma possiamo usarli come strumenti per aumentare le nostre capacità, monitorando attentamente i risultati che ci offrono. Ciò implica un apprendimento costante, che si aggiunge a quello a cui, come professionisti della neuropsicologia, siamo già tenuti. 

Conclusione: verso una neuropsicologia più precisa, ecologica e personalizzata

Il messaggio centrale mi sembra chiaro: per superare le inerzie del passato e rispondere alle esigenze cliniche del XXI secolo è necessario abbracciare una digitalizzazione intelligente che rispetti il rigore psicometrico, potenzi la sensibilità diagnostica e apra la strada a valutazioni veramente ecologiche e personalizzate. 

In questo modo la neuropsicologia sarà in grado di valutare fedelmente il comportamento umano complesso e di proporre interventi di precisione che migliorino la qualità della vita di chi soffre di alterazioni cognitive. 

Nulla di tutto ciò è incompatibile con l’osservazione attenta e ravvicinata delle persone che si rivolgono a noi per valutazioni e trattamenti. Siamo di fronte a una sfida importante che richiede l’integrazione del passato con il futuro (che è già presente, in realtà). Questo treno è già partito. Sta a noi salirci e guidarlo o lasciare che siano altri a farlo per noi. 

Bibliografia

• American Psychological Association. (2013, luglio). Guidelines for the practice of telepsychology. https://www.apa.org/about/policy/telepsychology-revisions
• Bello, K., Aqlan, F., & Harrington, W. (2025). Extended reality for neurocognitive assessment: A systematic review. Journal of psychiatric research, 184, 473–487. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2025.03.034
• Bilder RM. (2011). Neuropsychology 3.0: evidence-based science and practice. Journal of the International Neuropsychological Society : JINS, 17(1), 7–13. https://doi.org/10.1017/S1355617710001396
• Harris C, Tang Y, Birnbaum E, Cherian C, Mendhe D, Chen MH. (2024) Digital Neuropsychology beyond Computerized Cognitive Assessment: Applications of Novel Digital Technologies, Archives of Clinical Neuropsychology, 39 (3), 290-304. https://doi.org/10.1093/arclin/acae016
• Gómez A, Nieto López S, González Rey N e Ríos Lago M. (2017) L’uso dei telefoni cellulari nella riabilitazione delle lesioni cerebrali. Informaciones psiquiátricas. 229. 53-77 
• Miller JB e Barr WB (2017). The Technology Crisis in Neuropsychology. Archives of clinical neuropsychology, 32(5), 541–554. https://doi.org/10.1093/arclin/acx050
• Sherman EMS, Tan JE e Hrabok M, (2022). A compendium of neuropsychological tests: Fundamentals of Neuropsychological Assessment and Test Reviews for Clinical Practice (4th Ed). Oxford University Press 
• Veneziani, I., Marra, A., Formica, C., Grimaldi, A., Marino, S., Quartarone, A., & Maresca, G. (2024). Applications of Artificial Intelligence in the Neuropsychological Assessment of Dementia: A Systematic Review. Journal of personalized medicine, 14(1), 113. https://doi.org/10.3390/jpm14010113

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