di Anna Balestrieri
La startup Hemispheric, fondata da ricercatori provenienti dai settori delle neuroscienze e dell’intelligenza artificiale, sta sviluppando un modello capace di analizzare l’attività cerebrale secondo una logica simile a quella dei grandi modelli linguistici che hanno rivoluzionato il trattamento del linguaggio naturale.
Per oltre un secolo l’elettroencefalogramma (EEG) è stato uno degli strumenti più diffusi per osservare l’attività elettrica del cervello. Pur essendo economico, non invasivo e ampiamente utilizzato nella pratica clinica, il suo potenziale è rimasto in parte inesplorato: interpretare l’enorme quantità di segnali prodotti dai neuroni richiede infatti competenze altamente specialistiche e lascia inevitabilmente spazio a margini di soggettività.
Oggi l’intelligenza artificiale promette di cambiare radicalmente questo scenario. Non sostituendo il medico, ma trasformando milioni di impulsi elettrici in informazioni clinicamente interpretabili, con l’obiettivo di individuare precocemente alterazioni neurologiche e psichiatriche che finora sfuggivano agli strumenti diagnostici tradizionali.
È su questa prospettiva che punta una delle più interessanti realtà emergenti dell’ecosistema tecnologico israeliano.
Un modello linguistico per decifrare il cervello
La startup Hemispheric, fondata da ricercatori provenienti dai settori delle neuroscienze e dell’intelligenza artificiale, sta sviluppando un modello capace di analizzare l’attività cerebrale secondo una logica simile a quella dei grandi modelli linguistici che hanno rivoluzionato il trattamento del linguaggio naturale.
L’idea alla base del progetto è tanto semplice quanto ambiziosa: considerare il cervello come un sistema che comunica attraverso un linguaggio elettrico estremamente complesso, fatto di schemi, frequenze e correlazioni che l’occhio umano fatica a riconoscere nella loro interezza.
Se ChatGPT apprende dalle parole presenti in miliardi di documenti, un modello dedicato alle neuroscienze deve invece “imparare” osservando enormi quantità di attività cerebrale registrata.
Una banca dati senza precedenti
Per costruire questo patrimonio informativo, l’azienda ha investito diversi anni nella raccolta sistematica di dati.
Attraverso laboratori aperti in differenti Paesi, migliaia di volontari sono stati sottoposti a brevi registrazioni EEG della durata di circa un quarto d’ora. Il risultato è una delle più vaste collezioni di dati neurofisiologici oggi disponibili: oltre 250 mila ore di registrazioni provenienti da più di centomila partecipanti.
La disponibilità di una base dati così estesa rappresenta probabilmente il vero vantaggio competitivo del progetto. Come ogni sistema di intelligenza artificiale, infatti, anche un modello destinato alle neuroscienze migliora le proprie prestazioni tanto più ampio e diversificato è il materiale utilizzato durante l’addestramento.
Dalla psichiatria alla neurologia
Le possibili applicazioni cliniche sono numerose.
L’obiettivo dichiarato è fornire ai medici uno strumento di supporto nella valutazione di condizioni quali depressione, disturbo post-traumatico da stress, malattia di Parkinson e prime forme di deterioramento cognitivo.
Si tratta di patologie nelle quali la diagnosi si basa ancora prevalentemente su colloqui clinici, osservazione dei sintomi e scale di valutazione psicologica o neurologica.
L’aspirazione è aggiungere una misura biologica oggettiva a valutazioni che oggi dipendono in larga parte dall’esperienza del clinico.
Naturalmente questo non significa sostituire il giudizio medico: la diagnosi rimane un processo complesso, che integra anamnesi, visita specialistica ed eventuali esami strumentali. Tuttavia, un sistema capace di individuare pattern invisibili all’analisi umana potrebbe contribuire a rendere più tempestivo il riconoscimento di alcune patologie.
Il valore economico delle neuroscienze
L’interesse degli investitori conferma come il settore della neurotecnologia sia entrato in una nuova fase di maturazione.
Hemispheric ha raccolto complessivamente 52 milioni di dollari attraverso diversi round di finanziamento, attirando fondi specializzati nel venture capital e nelle tecnologie medicali.
Una parte dell’attività dell’azienda è già orientata verso l’industria farmaceutica, che utilizza strumenti di analisi avanzata del cervello nello sviluppo e nella valutazione di nuovi farmaci destinati alle malattie neurologiche e psichiatriche.
L’EEG entra nell’era dell’IA
L’elettroencefalogramma non è una tecnologia nuova. Viene impiegato da circa un secolo e continua a rappresentare uno degli esami fondamentali in neurologia.
Ciò che cambia è il modo in cui vengono elaborati i dati.
Laddove fino a oggi il medico osservava una successione di onde elettriche, i nuovi algoritmi cercano correlazioni estremamente sofisticate tra migliaia di variabili simultanee, identificando configurazioni che potrebbero essere associate a specifiche condizioni patologiche.
L’intelligenza artificiale non rende il cervello meno complesso: rende semplicemente più leggibile quella complessità.
Le sfide ancora aperte
Come tutte le tecnologie emergenti in ambito sanitario, anche questa dovrà superare rigorosi processi di validazione scientifica e ottenere le necessarie autorizzazioni regolatorie prima di entrare nella pratica clinica quotidiana.
Rimangono inoltre interrogativi importanti sulla generalizzabilità dei modelli, sulla protezione dei dati neurofisiologici e sulla trasparenza degli algoritmi utilizzati per formulare le analisi.
La prospettiva, tuttavia, appare significativa. Se le promesse saranno confermate dagli studi clinici, potremmo assistere alla nascita di una nuova generazione di strumenti diagnostici, capaci di affiancare il medico nella lettura del più complesso degli organi umani.
In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale viene spesso associata esclusivamente alla produzione di testi o immagini, la sfida più rivoluzionaria potrebbe invece svolgersi in silenzio, all’interno delle reti neurali del cervello umano: non per sostituire il pensiero, ma per comprenderlo meglio.
