L’intelligenza artificiale al servizio della prevenzione: individuare la depressione degli studenti attraverso le espressioni facciali

Uno studio condotto presso l’Università di Waseda, in Giappone, ha sperimentato l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per riconoscere segni precoci di depressione nei volti degli studenti. Il team guidato da Eriko Sugimori e Mayu Yamaguchi ha sviluppato un sistema capace di analizzare i micromovimenti di occhi e bocca, rilevando quei segnali frequentemente invisibili a occhio nudo ma indicativi di un malessere psicologico.

Come funziona il sistema di analisi automatica

Nello studio, pubblicato su Scientific Reports, 64 studenti universitari giapponesi hanno registrato brevi video di autopresentazione. I materiali sono stati valutati da coetanei ed esaminati da OpenFace 2.0, un software di analisi facciale basato su algoritmi di intelligenza artificiale. I risultati hanno messo in luce una correlazione tra i sintomi depressivi sotto soglia e una minore espressività positiva: gli studenti affetti non sono percepiti come rigidi o nervosi, ma risultano meno amichevoli e autentici rispetto ai compagni. L’analisi automatica ha permesso di associare specifici micro movimenti facciali al rischio di depressione, offrendo così un potenziale strumento per la prevenzione precoce.

Prospettive e applicazioni future

La possibilità di applicare questa metodologia in contesti scolastici, accademici e lavorativi rappresenta una svolta nel monitoraggio del benessere psicologico. Gli autori dello studio sottolineano l’efficacia di un approccio che integra tecnologia, analisi non invasiva ed evidenze scientifiche per anticipare interventi mirati, prima che i sintomi diventino clinicamente rilevanti. L’intelligenza artificiale, in questo scenario, si afferma come alleata della salute mentale, facilitando la creazione di sistemi di allerta precoce e promuovendo il benessere all’interno delle comunità scolastiche.