Medicina e ricerca

Alzheimer, primo “biomarcatore digitale” con metaverso e realtà virtuale per diagnosi precoce

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Rallentare il decadimento cognitivo e a preservare il funzionamento della persona il più a lungo possibile: questo l’obiettivo del progetto condotto nell’ambito di Age-it, presentato al ministero della Salute e portato avanti da Giuseppe Riva (Università Cattolica di Milano - Istituto Auxologico Italiano Irccs) e da Federico Carpi (Ingegneria Biomedica - Università di Firenze), con il gruppo di lavoro del programma di Age-it guidato da Filippo Cavallo (UniFi). Un progetto rivolto ad anziani sani, anziani con declino cognitivo precoce e anziani con fragilità. Si punta a migliorare gli strumenti di diagnosi e valutazione per gli anziani, potenziando la capacità di prevedere le patologie neuropsicologiche e consentendo interventi tempestivi per ritardarne e mitigarne gli effetti.
A tal fine, è stato sviluppato per la prima volta un sistema di realtà virtuale (Vr) capace di identificare e analizzare biomarcatori digitali. Come funziona? Vengono acquisiti dati su come le persone interagiscono con gli oggetti e come effettuano questi movimenti in realtà virtuale tramite un visore Vr, di quelli ormai sempre più diffusi in commercio, e un display tattile che, a regime, potrebbe essere fornito a ospedali e strutture sanitarie. I Digital Biomarker estratti da questi scenari corrispondono ai movimenti della testa e ai movimenti delle mani generati dai soggetti durante l’esposizione ai task in Vr (ad esempio spostare oggetti da un punto A ad un punto B o trascinare un oggetto lungo un percorso). I dati vengono raccolti per circa 20 minuti, ovvero il tempo necessario per concludere le varie prove in realtà virtuale.
Sono già stati raccolti e testati preliminarmente i Digital Biomarkers mediante l’utilizzo di tecniche legate all’intelligenza artificiale (Machine Learning) al fine di valutare la capacità predittiva di questi dati nella classificazione dei soggetti anziani sani, fragili e aventi un declino cognitivo precoce (Mild Cognitive Impariment).
Con gli strumenti di Intelligenza Artificiale (Machine Learning) vengono analizzati tutti i dati dei movimenti (digital biomarker), al fine di individuare dei pattern ricorrenti nei dati per predire diverse condizioni nell’anziano (sano, fragile e MCI). Dai risultati preliminari ottenuti questa metodologia si è rivelata efficace e più rapida da implementare per i soggetti coinvolti se comparata con pratiche di assessment neuropsicologico comunemente utilizzate.


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