La digitalizzazione nella valutazione neuropsicologica

Marcos Ríos-Lago rende visibili i progressi, le opportunità e i limiti della tecnologia nell’ambito della valutazione neuropsicologica, con uno sguardo critico e integratore.

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 abbozzare le conseguenze del non disporre della tecnologia a cui siamo abituati. Industria, intrattenimento, trasporti, comunicazioni e un’infinità di elementi quotidiani così semplici come cucinare o avere acqua calda hanno smesso di funzionare. La tecnologia ci circonda in praticamente tutti gli aspetti della nostra vita. 

Perché la neuropsicologia ha impiegato tanto tempo a digitalizzarsi?

Tuttavia, alcuni autori hanno recentemente osservato che esistono discipline in cui l’uso della tecnologia è ancora simbolico e non è stato incorporato nel lavoro quotidiano tanto quanto sarebbe possibile. Naturalmente parliamo della neuropsicologia, come sottolineato da Miller e Barr (2017). 

Nonostante i suoi potenziali vantaggi e l’elevato livello di utilizzo della tecnologia in altri ambiti, la neuropsicologia non ha ancora effettuato una piena transizione verso l’incorporazione 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 nell’ambito della riabilitazione l’uso dei computer per la stimolazione cognitiva è più diffuso, e NeuronUP ne è un buon esempio. Abbiamo anche iniziato a svolgere sessioni a distanza, una soluzione che ha rappresentato un grande vantaggio durante il periodo della pandemia e ha permesso di mantenere i trattamenti di chi non ha potuto recarsi temporaneamente nei centri di riabilitazione. Questo è di immediata applicazione 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 mediante videoconferenza (American Psychological Association, 2013). Inoltre, l’uso degli strumenti digitali è già disponibile 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 molto scarsa, nonostante il suo potenziale. 

Test classici: i pilastri della neuropsicologia clinica 

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

Dopo qualche tempo, queste prove iniziarono a essere utilizzate 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 di riferimento nella pratica clinica. 

Perché continuiamo a usare test progettati 100 anni fa?

Quasi 100 anni dopo continuiamo a usare queste prove nella pratica clinica quotidiana. Tuttavia, nel corso di tutti questi anni continua la progettazione di compiti che ci permettono di approfondire e ampliare la nostra conoscenza sulla cognizione e sul cervello, ma non sono passati all’ambito clinico. 

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

Vantaggi dei test cartacei

I neuropsicologi conoscono bene i test classici cartacei. Oggi sappiamo che ci permettono di valutare la performance dei meccanismi che conosciamo attualmente (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, osservare e diagnosticare il comportamento delle persone (molte delle quali con qualche tipo di compromissione cognitiva per diversi motivi). Inoltre, offrono norme solide, che ci permettono di mettere le prestazioni di un individuo in relazione con diversi gruppi di riferimento, per età, livello di istruzione, patologia, ecc. Certamente li usiamo ogni giorno e possiamo vedere chiaramente i loro vantaggi (e anche alcuni svantaggi). 

Digitalizzazione della valutazione neuropsicologica: una nuova era

Attualmente abbiamo la possibilità di introdurre pienamente la digitalizzazione nell’ambito della valutazione neuropsicologica. Questa digitalizzazione della valutazione non solo risponde all’urgenza di modernizzare protocolli secolari, ma apre un ventaglio di possibilità che trascende la mera trasposizione in formato elettronico dei test classici.

Prima fase: conversione dei protocolli

La conversione dei protocolli classici in formati elettronici può costituire la prima fase della digitalizzazione. In questa fase, si replicano le istruzioni e i criteri di somministrazione, incorporando punteggi automatici e nuove metriche temporali e cinematiche (latenze, pause, pressioni tattili, tremore, ecc.). 

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

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

In questo ambito rientrerebbe senz’altro la incorporazione di compiti di ricerca in neuroscienze e neuropsicologia di base che possano essere 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 acquisizione di dati quantitativi è priva di senso interpretativo, per cui è necessario un elevato livello di competenza da parte del professionista. L’interpretazione dei risultati continua in gran parte a dipendere dall’abilità del clinico: le norme di punteggio, l’applicazione di euristiche nel ragionamento, i criteri di esclusione degli item e le inferenze diagnostiche richiedono un alto livello di esperienza. 

Tuttavia, dobbiamo riflettere sulle nostre conoscenze. Per esempio: ‘siamo esperti in traumi cranioencefalici?’, ‘e quanto siamo esperti in un paziente che ha subito un trauma dopo un tentativo di suicidio non riuscito?’, ‘siamo bravi a gestire le conseguenze di un trauma in una persona affetta da una grave depressione?’. 

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

Seconda fase: incorporazione di hardware

Una possibile seconda fase includerebbe 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 restano ancora sottoutilizzate, nonostante il loro potenziale nel ricreare attività strumentali della vita quotidiana con grande fedeltà. 

Attraverso alcune di queste tecnologie potrebbe essere possibile registrare le reazioni di frustrazione, l’ansia anticipatoria o la capacità di individuare i propri errori. Tutto ciò dipende ancora oggi dalla capacità del professionista di rilevarlo e interpretarlo adeguatamente. 

Ambiti come la cognizione sociale, la risoluzione dei conflitti interpersonali o il riconoscimento delle emozioni continuano a essere territori scarsamente 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 e educativi indebolisce la validità ecologica di molti strumenti.

Wearable e mobile health in neuropsicologia

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

Dalla comparsa dell’iPhone nel 2007 la ricerca su mobile health è aumentata esponenzialmente, con particolare rilievo per la monitorizzazione remota, la raccolta frequente di dati in ambienti naturali, la promozione della salute e il confronto intraindividuale di tipo longitudinale. 

La neuropsicologia non sta sfruttando appieno le potenzialità di questa raccolta di dati in ambienti naturali. Ciò include registrazioni vocali, di movimento, percorsi, ecc. Inoltre, l’uso di telefoni mobili permette anche di fornire feedback immediato all’individuo, l’uso di messaggistica pianificata, l’ottimizzazione di allarmi e avvisi (ad esempio geolocalizzati), l’uso della fotocamera e dei microfoni, il riconoscimento vocale, nonché 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 la integrazione di piattaforme unificate con intelligenza artificiale (IA). La rapida implementazione di diverse soluzioni IA negli ultimi mesi e l’adozione da parte della popolazione potrebbero far sì che questa fase si anticipi più del previsto. 

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

Possibilità diagnostiche e di intervento

Algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato possono elaborare migliaia di variabili (cinematiche, tempi di reazione, pattern di errore), analizzando schemi complessi di risposta, identificando profili cognitivi atipici, rilevando marcatori prognostici o proponendo inferenze neuroanatomiche con accuratezze che superano il giudizio esperto in determinate attività specifiche (Veneziani et al., 2024). 

Generazione automatizzata di report

Inoltre, questi sistemi possono generare report che integrano narrative cliniche, grafici delle prestazioni e raccomandazioni di intervento (riabilitazione cognitiva, aggiustamenti farmacologici) in pochi secondi, riducendo significativamente il tempo di presa di decisioni, la necessità di modifiche nei trattamenti e persino l’elaborazione dei report senza diminuirne (o addirittura aumentando) la qualità.

Basi di 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 con dati che consentano l’aggiustamento per diversi parametri (età, livello di istruzione, comorbilità, ecc.), permettendo la personalizzazione delle diagnosi e dei punti di cut-off.

Considerazioni etiche e sfide regolatorie nella digitalizzazione della neuropsicologia

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

Il GDPR richiede crittografia, anonimizzazione e tracciabilità nella gestione dei dati sensibili. Inoltre, l’approvazione di strumenti basati su IA da parte di organismi come EMA o FDA è ancora agli inizi. 

Tuttavia, oltre a ciò, esiste un elemento fondamentale che non ricade su queste istituzioni né sul legislatore competente, ma su coloro che generano, insegnano e utilizzano questa tecnologia: l’apprendimento permanente, l’uso corretto e la conoscenza dei suoi limiti e delle sue capacità. 

Solo con un uso responsabile e adeguato queste tecnologie ci rendono migliori. Non possiamo delegare le nostre mansioni e responsabilità ai modelli linguistici, ma possiamo usarli come strumenti per aumentare le nostre capacità e sorvegliare da vicino i risultati che forniscono. Questo ci impone un apprendimento costante, aggiuntivo a quello a cui come professionisti della neuropsicologia eravamo già tenuti. 

Conclusione: verso una neuropsicologia più precisa, ecologica e personalizzata

Il messaggio centrale mi sembra chiaro: per superare le inerzie del passato e soddisfare le esigenze cliniche del XXI secolo, è necessario abbracciare una digitalizzazione intelligente che rispetti la rigorosità psicometrica, potenzi la sensibilità diagnostica e apra la strada a valutazioni realmente ecologiche e personalizzate. 

Così la neuropsicologia potrà valutare con fedeltà il complesso comportamento umano e offrire interventi di precisione che migliorino la qualità della vita di chi soffre di alterazioni cognitive. 

Tutto ciò, inoltre, non è incompatibile con l’osservazione attenta e ravvicinata delle persone che si rivolgono a noi per effettuare le loro valutazioni e i loro trattamenti. Ci troviamo di fronte a un importante sfida in cui dobbiamo integrare il passato con il futuro (in realtà, il presente). Questo treno è già partito. Sta a noi salirci e guidarlo oppure aspettare che lo facciano altri 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 y Ríos Lago M. (2017) El uso de los teléfonos móviles en la rehabilitación de las lesiones cerebrales. Informaciones psiquiátricas. 229. 53-77 
• Miller JB y 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 y 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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