Navigare la salute mentale adolescenziale nell'era dell'AI

La tassonomia dei rischi: dall’AI predittiva all’AI agentiva

Un contributo pubblicato su JAACAP Connect (Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry) nel dicembre 2025 da Stephanie Ng propone una tassonomia evolutiva dei rischi dell’AI per la salute mentale adolescenziale che merita attenzione. Il framework distingue tre fasi: i danni noti degli algoritmi di machine learning che rinforzano la patologia sui social media; i rischi emergenti dell’AI generativa che favorisce l’attaccamento emotivo nei giovani vulnerabili; e i rischi futuri dell’AI agentiva che persegue proattivamente i propri utenti. Questa prospettiva longitudinale è particolarmente preziosa perché non si limita alla fotografia dell’esistente ma anticipa scenari plausibili.

Il caso clinico che apre l’articolo è emblematico: S., un ragazzo di 14 anni con diagnosi di disturbo dello spettro autistico, senza precedenti preoccupazioni comportamentali significative. L’autrice invita i clinici a immaginare cosa farebbero se questo adolescente entrasse nel loro studio, ponendo la questione di come la pratica clinica debba adattarsi a un mondo in cui l’AI può diventare il confidente principale di adolescenti vulnerabili. L’articolo cita lo studio di Ovsyannikova e colleghi (2025) che ha dimostrato come valutatori terzi percepiscano l’AI come più compassionevole degli esperti umani — un dato che spiega l’attrattiva dell’AI come sostituto terapeutico per i giovani.

L’AI nella salute mentale adolescenziale: la scoping review McGill

Una scoping review sistematica pubblicata su JMIR Mental Health nel giugno 2025, condotta da ricercatori della McGill University, ha esaminato 88 studi sull’uso dell’AI nella cura della salute mentale degli adolescenti. Lo studio ha coperto cinque database elettronici, estendendo la ricerca fino a luglio 2024. I risultati documentano un campo in rapida espansione, con l’AI utilizzata sempre più per la diagnosi e la gestione di condizioni come disturbi dell’umore, disturbi dello spettro autistico e altri problemi di salute mentale. Le tecnologie includono applicazioni mobili e dispositivi indossabili che analizzano comportamenti, pattern vocali ed emozioni, offrendo intuizioni preziose per prevedere cambiamenti dell’umore e individuare segni precoci di problemi di salute mentale.

I terapeuti virtuali e i chatbot AI offrono supporto privato e conveniente, consentendo ai giovani di affrontare le proprie preoccupazioni di salute mentale a loro ritmo. Tuttavia, come notano i ricercatori della McGill, i dataset per le popolazioni giovanili, in particolare quelle sotto i 18 anni, sono scarsi a causa di rigide normative sulla privacy e preoccupazioni etiche. Questa scarsità di dati significa che gli strumenti AI addestrati prevalentemente su dati adulti potrebbero non funzionare adeguatamente per gli adolescenti.

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