Nei percorsi terapeutici per le dipendenze patologiche, l’esito del trattamento dipende da molti fattori, dalle condizioni personali al contesto familiare, fino ai comportamenti osservati dagli operatori e ai cambiamenti che emergono durante la permanenza in comunità, per questo mettere in relazione informazioni raccolte in momenti diversi può aiutare a individuare elementi ricorrenti difficili da riconoscere attraverso la sola valutazione dei singoli casi.
È l’obiettivo di DIGIT-CARE, progetto di ricerca dedicato all’impiego dell’intelligenza artificiale nei percorsi per le dipendenze, finanziato attraverso il bando “Ricerca e Sviluppo per Innovare le Marche” e guidato da GekoSoft, software house specializzata nelle soluzioni per il settore sociale e socio-sanitario.
All’Università di Camerino è affidata la definizione del modello di analisi, mentre al progetto hanno aderito quattro cooperative e imprese sociali del territorio, che gestiscono complessivamente dodici strutture terapeutiche e circa ⅔ dei posti accreditati per le dipendenze nelle Marche, mettendo a disposizione, in forma completamente anonimizzata, circa ottocento cartelle relative ad altrettanti percorsi.
«L’obiettivo è verificare se da questi dati possano emergere correlazioni e indicatori utili agli operatori», spiega Enzo Gravina, presidente di GekoSoft. «Non si tratta di delegare le decisioni a una macchina, ma di offrire a chi lavora nelle comunità ulteriori strumenti di valutazione».
Quando i dati aiutano a leggere i momenti più delicati
Uno degli obiettivi della ricerca è verificare se informazioni raccolte in momenti diversi del percorso possano, una volta messe in relazione, segnalare situazioni che richiedono maggiore attenzione. Un esempio riguarda i brevi rientri in famiglia previsti durante alcuni trattamenti, passaggi delicati perché la persona torna temporaneamente nel contesto dal quale proviene e può ritrovare relazioni o situazioni legate alla dipendenza.
«Prima di autorizzare il rientro, l’operatore potrebbe essere aiutato a rileggere quanto avvenuto nei giorni precedenti», spiega Gravina. «Un aumento delle richieste di terapie al bisogno, particolari comportamenti durante gli incontri di gruppo o altri cambiamenti, considerati singolarmente, possono non apparire significativi, mentre, messi insieme, potrebbero suggerire la necessità di una valutazione più attenta».
Il modello avrebbe quindi il compito di evidenziare collegamenti difficili da cogliere manualmente, offrendo agli operatori ulteriori elementi sui quali basare la propria valutazione, senza sostituirne l’esperienza professionale né la conoscenza diretta della persona.
La protezione dei dati come condizione di partenza
Il progetto riguarda informazioni sanitarie particolarmente delicate e ha richiesto fin dall’inizio un lavoro specifico sulla loro protezione, attraverso un meccanismo di anonimizzazione sviluppato da GekoSoft insieme all’Università di Camerino, che impedisce di collegare i dati analizzati all’identità dei pazienti.
«Abbiamo effettuato una comunicazione preventiva al Garante per la protezione dei dati personali e le cartelle trasferite all’università sono completamente anonimizzate», precisa Gravina. La tutela della privacy è stata prioritaria fin dall’inizio della ricerca.
Dalla ricerca a una possibile applicazione operativa
DIGIT-CARE si concluderà nel dicembre 2026 e i risultati della sperimentazione permetteranno di valutare i possibili sviluppi del modello. «Siamo ancora in una fase di ricerca e dovremo verificare se le indicazioni prodotte saranno realmente significative e se i benefici potranno giustificare i costi tecnologici necessari», chiarisce Gravina.
Se la sperimentazione darà risultati concreti, il modello potrà essere integrato in GISSS, la piattaforma con cui GekoSoft gestisce già cartelle, attività e procedure delle strutture sociali e socio-sanitarie, perché la presenza di dati organizzati e raccolti secondo criteri omogenei rappresenta la base necessaria per sviluppare strumenti di analisi affidabili.
Il valore del progetto risiede anche nel metodo, che unisce la competenza tecnologica di GekoSoft, il rigore scientifico dell’Università di Camerino, l’esperienza quotidiana delle comunità e il contributo di psicologi, psichiatri e professionisti della protezione dei dati, mettendo così a confronto competenze informatiche, cliniche e giuridiche fin dalle prime fasi della ricerca.
In un ambito nel quale ogni percorso dipende da molte variabili difficili da misurare, l’intelligenza artificiale potrebbe offrire un supporto concreto soltanto restando al servizio degli operatori, ai quali continueranno a spettare l’interpretazione delle informazioni e la responsabilità delle decisioni.
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