La digitalizzazione nella valutazione neuropsicologica

Marcos Ríos-Lago mette in luce 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 lasciato senza elettricità per alcune ore e ha reso possibile abbozzare le conseguenze del non disporre della tecnologia a cui siamo abituati. Industria, intrattenimento, trasporti, comunicazioni e una moltitudine di elementi quotidiani tanto 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 a digitalizzarsi?

Tuttavia, alcuni autori hanno osservato di recente che esistono discipline in cui l’uso della tecnologia è ancora simbolico e non è stato incorporato nel lavoro quotidiano tanto quanto sarebbe possibile. Parliamo sicuramente della neuropsicologia, come hanno indicato Miller e Barr (2017). 

Nonostante i suoi potenziali vantaggi e l’elevato livello d’uso 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 altre aree affini nel campo della riabilitazione. 

Primi passi verso la trasformazione digitale nella riabilitazione

È vero che nell’ambito della riabilitazione è più frequente l’uso dei computer per la stimolazione cognitiva, e NeuronUP è un buon esempio di ciò. Abbiamo anche iniziato a svolgere sessioni a distanza, cosa che ha rappresentato un grande vantaggio nel periodo di pandemia e ha permesso di mantenere i trattamenti di chi non ha potuto recarsi nei centri di riabilitazione temporaneamente. 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 necessità 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 diffusione è molto scarsa, nonostante il suo potenziale. 

Test classici: i pilastri della neuropsicologia clinica 

All’inizio del XX secolo, l’interesse per conoscere il funzionamento della mente umana e del sistema nervoso permise lo sviluppo di alcune prove sperimentali oggi note come 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 revisione vedi Sherman, Tan e Hrabok, 2022). 

Un tempo dopo, queste prove cominciarono a 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 il gold standard nella pratica clinica. 

Perché continuiamo a usare test progettati 100 anni fa?

Quasi 100 anni dopo continuiamo a utilizzare queste prove nella pratica clinica quotidiana. Tuttavia, nel corso di tutti questi anni si sono continuate a progettare prove che ci consentono di approfondire e aumentare la nostra conoscenza sulla cognizione e sul cervello, ma non sono passate al contesto clinico. 

Se disponiamo delle “migliori” prove per conoscere il funzionamento del cervello e dei processi cognitivi, perché non usarle nella vita quotidiana con i nostri pazienti? 

Vantaggi dei test carta e matita

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

Molti 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 di esse con qualche tipo di compromissione cognitiva per diversi motivi). Inoltre, ci offrono norme solide che ci permettono di collocare l’esecuzione di un individuo in relazione a differenti gruppi di riferimento, per età, livello educativo, malattia, ecc. Certamente, li utilizziamo ogni giorno e possiamo vedere chiaramente i loro vantaggi (e anche alcuni dei loro svantaggi). 

Digitalizzazione della valutazione neuropsicologica: una nuova era

Oggi abbiamo la possibilità di introdurre pienamente la digitalizzazione nell’ambito della valutazione neuropsicologica. Questa digitalizzazione della valutazione non risponde solo all’urgenza di modernizzare protocolli centenari, 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 dell’ordine dei tracciati e della pressione applicata, indicatori possibilmente sensibili al deterioramento cognitivo e ad alterazioni sottili. 

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

Naturalmente, in questo ambito si troverebbe la incorporazione di compiti propri della 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 mera cattura di dati quantitativi è priva di senso interpretativo, per cui è necessario un elevato livello di conoscenza da parte del professionista. La interpretazione dei risultati continua a dipendere in larga misura dall’abilità del clinico: le norme di punteggio, l’applicazione di euristiche nel ragionamento, i criteri di scarto degli item e le inferenze diagnostiche richiedono un alto livello di esperienza. 

Tuttavia, dobbiamo riflettere sul nostro stesso sapere. Per esempio: ‘Siamo esperti in traumi cranioencefalici?’, ‘e quanto siamo esperti in un paziente che ha subito un trauma a seguito di 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 contestuali o suggerimenti automatizzati può migliorare la nostra capacità valutativa e terapeutica.

Seconda fase: incorporazione dell’hardware

Una possibile seconda fase incorporerebbe 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 per ricreare attività strumentali della vita quotidiana con grande fedeltà. 

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

Aree come la cognizione sociale, la risoluzione dei conflitti interpersonali o il riconoscimento delle emozioni restano 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 che è già implementata e ci circonda, possiamo evidenziare i cosiddetti wearables, che ci permettono la registrazione di informazioni in tempo reale e in contesti naturali (Fioerdelli et al. 2013). 

Dalla comparsa dell’Iphone nel 2007 la ricerca nel mobile-health è aumentata esponenzialmente, con particolare rilievo per il monitoraggio remoto, la raccolta di dati frequenti e in ambienti naturali, la promozione della salute e la realizzazione di confronti intraindividuali di carattere longitudinale. 

La neuropsicología no está empleando plenamente las posibilidades de esta recogida de datos en entornos naturales. Esto incluye registros de voz, movimiento, rutas, etc. Además, el uso de teléfonos móviles permite también aportar feedback inmediato al individuo, el uso de mensajería planificada, la optimización de las alarmas y los avisadores (por ejemplo, geolocalizados), el uso de la cámara y micrófonos, el reconocimiento de voz, así como otras funcionalidades de interés para la neuropsicología (Gómez Velez et al. 2017). 

Terza tappa: integrazione dell’IA

La terza e più dirompente tappa potrebbe essere l’integrazione di piattaforme unificate con intelligenza artificiale (IA). La rapida diffusione di diversi strumenti di IA negli ultimi mesi e l’adozione da parte della popolazione potrebbero far sì che questa fase arrivi prima 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

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

Generazione automatizzata di informes

Inoltre, questi sistemi possono generare rapporti che integrano narrazioni cliniche, grafici delle prestazioni e raccomandazioni di intervento (riabilitazione cognitiva, adeguamenti farmacologici) in pochi secondi, riducendo significativamente i tempi decisionali, la necessità di modifiche nei trattamenti e perfino nella redazione dei rapporti senza diminuire (o addirittura aumentando) la loro 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’adeguamento per diversi parametri (età, livello di istruzione, comorbilità, ecc.), permettendo la personalizzazione delle diagnosi e delle soglie.

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 l’EMA o la FDA è ancora incipiente. 

Tuttavia, oltre a ciò, c’è un elemento fondamentale che non ricade su queste istituzioni o sul legislatore competente, ma su chi genera, insegna e utilizza questa tecnologia: l’apprendimento continuo, 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 i nostri compiti e responsabilità ai modelli linguistici, ma possiamo usarli come strumenti che aumentano le nostre possibilità e sorvegliare strettamente i risultati che ci offrono. Ciò ci obbliga a un apprendimento costante, oltre a quello 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 rispondere alle richieste cliniche del XXI secolo, è necessario abbracciare una digitalizzazione intelligente che rispetti la rigorosità psicometrica, potenzi la sensibilità diagnostica e apra strade verso valutazioni veramente 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. 

Niente di tutto questo, inoltre, è incompatibile con l’osservazione attenta e vicina delle persone che si rivolgono a noi per le loro valutazioni e trattamenti. Ci troviamo davanti a un importante sfida in cui dobbiamo integrare il passato con il futuro (presente, in realtà). Questo treno è già partito. Sta a noi salire su di esso e guidarlo o aspettare che altri lo facciano per noi. 

Bibliografía

• American Psychological Association. (2013, julio). 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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