L’intelligenza artificiale è ormai un alleato imbattibile per chi lavora nel campo della medicina. Dopo l’algoritmo Smart MAR, che al Gaetano Pini ha aiutato a migliorare la radiodiagnostica, arriva una nuova tecnologia pensata appositamente per la digital health.
L’intelligenza artificiale per la digital health
Grazie alla scrittura si possono capire tantissime cose di una persona, prima fra tutte la sua salute. Questo vale, soprattutto, se si parla di pazienti neurologici come le persone affette dalla malattia di Parkinson (micrografia) e la malattia di Alzheimer (agrafia).
Da qui nasce l’idea di un team di ricerca interdisciplinare, coordinato da Antonio Suppa del Dipartimento di Neuroscienze umane della Sapienza, di provare a utilizzare l’intelligenza artificiale per monitorare anche da remoto i pazienti neurologici.
I ricercatori hanno reclutato 156 soggetti sani e destrimani e li hanno suddivisi in tre classi di età: 51 giovani tra i 18 e i 32 anni, 40 adulti di età compresa tra 37 e 57 anni e, infine, 63 soggetti in età adulta avanzata, ovvero tra i 62 e i 90 anni. Ognuno di loro ha scritto su un foglio il suo nome e cognome per 10 volte e, dopo averlo fotografato, l’ha inviato ai ricercatori.
“Il principale traguardo scientifico del nostro studio – spiega Antonio Suppa – consiste nella accuratezza dell’analisi automatica della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale, in grado di obiettivare la progressiva riduzione di ampiezza dei caratteri dovuta all’invecchiamento fisiologico e, quindi, di attribuire ogni campione di scrittura a una specifica fascia d’età dell’autore. Sebbene ricerche precedenti avessero già dimostrato cambiamenti nella destrezza della scrittura legati all’aumento dell’età, per analizzare una grande quantità di dati nell’ambito della telemedicina si rendevano necessari approcci basati su tecniche di analisi più complesse come il machine learning“.
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Per svolgere l’analisi il team si è servito di una rete neurale convoluzionale (ovvero una rete artificiale specializzata per l’elaborazione di immagini e segnali digitali) in grado di convertire automaticamente i caratteri in parametri di interesse.
Questo metodo, oltre a essere a basso costo ed ecologico, è semplice tanto da poter essere replicato anche in altri ambiti oltre a quello neurologico.
Lo studio è stato realizzato con la collaborazione dei dipartimenti di Ingegneria dell’informazione, elettronica e telecomunicazioni della Sapienza, dell’IRCCS Neuromed e del Dipartimento di Neurologia dell’Università di Cincinnati in Ohio.
Federico Morgantini Editore
