Capire se esistano segnali ricorrenti capaci di aiutare gli operatori nei momenti più delicati di un percorso terapeutico per le dipendenze: è la domanda alla base di DIGIT-CARE, progetto di ricerca finanziato attraverso il bando “Ricerca e Sviluppo per Innovare le Marche” e guidato da GekoSoft, software house marchigiana specializzata nelle soluzioni per il settore sociale e socio-sanitario.
La definizione del modello di analisi è affidata all’Università di Camerino, mentre hanno aderito al progetto Ama Aquilone, Dianova, L’Imprevisto e Polo9, quattro realtà che complessivamente gestiscono dodici strutture e circa due terzi dei posti accreditati per le dipendenze nelle Marche. La ricerca è inoltre coadiuvata dal sociologo sanitario ed epidemiologo delle dipendenze Maria Raimondo Pavarin e coinvolge psicologi, psichiatri e professionisti della protezione dei dati.
Alla base dello studio ci sono circa 800 cartelle, rese completamente anonime, relative ad altrettanti percorsi terapeutici. «L’obiettivo è verificare se da queste informazioni possano emergere correlazioni e indicatori utili agli operatori», spiega Enzo Gravina, presidente di GekoSoft. «Non si tratta di affidare le decisioni a una macchina, ma di aggiungere ulteriori elementi di valutazione all’esperienza di chi lavora ogni giorno nelle comunità».
Quando informazioni separate acquistano un significato diverso
Nei percorsi per le dipendenze sono molti i fattori che possono incidere sull’andamento del trattamento, dalle condizioni personali e familiari fino ai comportamenti osservati durante la permanenza in comunità. Il possibile contributo dell’intelligenza artificiale consiste proprio nel mettere in relazione informazioni raccolte in momenti diversi, facendo emergere collegamenti che manualmente potrebbero risultare difficili da cogliere.
Gravina porta l’esempio dei brevi rientri in famiglia previsti durante alcuni trattamenti, passaggi particolarmente delicati perché la persona torna temporaneamente nel proprio contesto di provenienza. «Prima di autorizzare il rientro, potrebbe essere utile mettere insieme quanto accaduto nei giorni precedenti: un aumento delle richieste di terapie al bisogno, determinati comportamenti durante gli incontri di gruppo o altri cambiamenti che, presi singolarmente, possono sembrare poco significativi».
Il modello dovrebbe quindi aiutare a evidenziare segnali meritevoli di maggiore attenzione, lasciando comunque agli operatori la valutazione finale e la responsabilità delle decisioni.
Privacy integrata nel progetto fin dall’inizio
La natura dei dati utilizzati ha reso la protezione delle informazioni una condizione preliminare della ricerca. GekoSoft e l’Università di Camerino hanno sviluppato un meccanismo di anonimizzazione che impedisce di ricondurre le informazioni analizzate all’identità delle persone.
«Abbiamo effettuato una comunicazione preventiva al Garante per la protezione dei dati personali e le cartelle trasferite all’università sono completamente anonimizzate», precisa Gravina. Una scelta che affianca alle competenze tecnologiche e scientifiche anche quelle cliniche e giuridiche necessarie per operare in un ambito particolarmente sensibile.
I risultati decideranno gli sviluppi futuri
DIGIT-CARE si concluderà nel dicembre 2026 e solo allora sarà possibile valutare l’effettiva utilità del modello. «Dovremo verificare se le indicazioni prodotte saranno realmente significative e se i benefici potranno giustificare i costi tecnologici necessari», chiarisce Gravina.
Se la sperimentazione produrrà risultati concreti, potrà essere valutata l’integrazione del modello in GISSS, la piattaforma con cui GekoSoft gestisce già cartelle, attività e procedure delle strutture sociali e socio-sanitarie.
Il progetto nasce quindi dall’incontro tra competenza tecnologica, ricerca universitaria ed esperienza maturata sul campo dalle comunità: un approccio nel quale l’intelligenza artificiale non punta a sostituire chi cura, ma a mettere a disposizione degli operatori una capacità ulteriore di leggere e collegare le informazioni.
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