Il disturbo da gioco d'azzardo tra neuroscienze, arte e psicologia della mente contemporanea

Il Disturbo da Gioco d’Azzardo (DGA), caratterizzato da una elevata
eterogeneità clinica e da frequente comorbidità con i disturbi dell’umore,
d’ansia e di personalità, rappresenta una sfida crescente per la
salute pubblica. Le evidenze scientifiche indicano che tratti stabili di
personalità svolgono un ruolo cruciale nel modulare la vulnerabilità
individuale al disturbo. Tuttavia, il peso attribuito ai profili di personalità
nei modelli diagnostici rimane limitato, in un quadro ancora
dominato da criteri di natura comportamentale. Questo lavoro
esplora come l’integrazione tra psicometria e Intelligenza Artificiale
(IA), in particolare l’ambito del machine learning (ML) possa favorire
una valutazione più tempestiva e multidimensionale del DGA. Attraverso
l’analisi dei principali modelli teorici, degli strumenti psicometrici
per la valutazione della personalità, nonché delle applicazioni
emergenti dell’IA/ML in psichiatria computazionale, si propone
un paradigma di diagnosi aumentata, in cui i dati psicologici quantitativi
vengono utilizzati per supportare e non sostituire il giudizio
clinico. Le prospettive future richiedono l’adozione di dataset multicentrici,
modelli interpretabili e standard di validazione rigorosi, al
fine di garantire trasparenza, affidabilità e valore clinico. L’obiettivo
è una psicologia clinica realmente data‑informed, in grado di coniugare
rigore scientifico, etica professionale e centralità della persona.