ICT è l’acronimo inglese usato per riferirsi alle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ossia Information and Communications Technologies).
L’Unione Europea ha finanziato un progetto di durata triennale chiamato ICT4Life, lanciato a Madrid il 19 di gennaio del 2016, che punta a fornire servizi innovativi basati su strumenti informatici di facile utilizzo e in grado di migliorare la qualità della vita e l’autonomia di pazienti affetti da morbo di Parkinson, Alzheimer e altre forme di demenza.
Il progetto include un consorzio di vari università ed enti come Artica Telemedicina, il Politecnico di Madrid e l’Università di Maastricht.
Ambient Intelligence
L’Università di Maastricht ha sviluppato una tecnica di modellizzazione del comportamento di pazienti che vengono filmati da telecamere di sorveglianza. Inoltre, ha sviluppato delle tecniche di “intelligenza ambientale” (Ambient Intelligence in inglese) che, tramite uso di algoritmi automatici, interpretano il comportamento delle persone al fine di permettere nuove forme di interazione uomo-macchina all’interno di cosiddetti “ambienti intelligenti” (smart environments).
Queste tecniche di studio degli schemi di movimento possono essere applicate all’analisi del comportamento di pazienti affetti da varie patologie degenerative come Parkinson e Alzheimer. I pazienti parkinsoniani sono caratterizzati da problemi di mobilità, che diventano seri nelle fasi avanzate della malattia, come ad esempio lentezza dei movimenti e rigidità. Nel caso di pazienti affetti da Alzheimer, a causa del declino delle facoltà mentali, i problemi sono legati alla perdita di memoria, all’incapacità di pianificazione o di processamento delle informazioni, con ripercussioni sul modo in cui si muovono in un ambiente e quindi su come camminano.
Un comportamento anomalo scatenato dalla malattia può essere rilevato dal sistema informatico analizzando gli schemi di movimento delle persone malate.
Analisi delle traiettorie di movimento
Recentemente i risultati di questo studio ICT4Life sono stati pubblicati dalla dott.ssa Mirela Popa dell’Università di Maastricht in un articolo che illustra alcuni dei risultati ottenuti con queste nuove tecniche di analisi spazio-temporale e di contesto di varie scene filmate coi pazienti.
Inizialmente gli algoritmi automatici di rilevamento sono stati “allenati” (trained, in inglese) con una serie di dati raccolti su 50 soggetti presso l’Università di Maastricht che svolgevano attività standard quali preparare un tè o un caffè, oppure attività più particolari che potessero stimolare uno stato confusionale come la ricerca di un oggetto che era assente dalla stanza in cui si trovavano.
In seguito, questi algoritmi che avevano imparato dei comportamenti in un certo ambiente venivano riutilizzati altrove come ad esempio al Living Lab di Madrid con pazienti di morbo di Parkinson e alla clinica di Psichiatria e Psicoterapia di Pecs in Ungheria con pazienti di Alzheimer.
Un esempio di differenti traiettorie di movimento è mostrato sotto, dove nella prima fotografia la traiettoria di una persona sana appare abbastanza regolare, mentre invece nella seconda fotografia la traiettoria di un paziente affetto da Parkinson mostra un’alterazione marcata del movimento, con fermate più frequenti e difficoltà ad esplorare l’ambiente circostante.
L’analisi delle traiettorie di movimento dei pazienti di Parkinson è una tecnica utile per supportare la diagnosi precoce della malattia e può essere di ausilio nella fase di prevenzione. Un video di spiegazione dell’analisi condotta sui pazienti di Parkinson può essere visto su youtube.
Invece, l’analisi dei pazienti di Alzheimer è utile per scoprire stati di confusione e comportamenti ripetitivi. In caso di confusione il sistema può generare un allarme e un badante del paziente può essere allertato. Un video di spiegazione dell’analisi condotta sui pazienti di Alzheimer può essere visto su youtube.
Questo sistema informatico sviluppato per ICT4Life ha mostrato risultati promettenti nel supportare il miglioramento della qualità di vita dei pazienti affetti da disabilità fisiche o cognitive. I ricercatori puntano quindi ad investire maggiori energie in futuro per migliorare le performance del software e rimuovere le limitazioni esistenti al fine di renderlo una soluzione scalabile ed efficiente per un uso più diffuso.
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