Grazie all’uso di sensori distribuiti sul corpo di pazienti con malattie degenerative, i sistemi di intelligenza artificiale possono fotografare lo stato della malattia e l’efficacia degli interventi
L’intelligenza artificiale riesce a vedere cose che sfuggono ai medici, con un livello di dettaglio e accuratezza elevatissimi. Al punto che è possibile sfruttarla per fotografare e analizzare i movimenti dei pazienti affetti da malattie degenerative: il paziente indossa dei sensori e si muove, il software ricostruisce la sua immagine in un avatar e permette ai medici di capire come intervenire per migliorare i sintomi o valutare l’efficacia di eventuali farmaci, velocizzando la ricerca. Ne è convinto un team di ricercatori inglesi – tra cui figurano anche scienziati italiani che lavorano oltremanica – che scommette di rivoluzionare in questo modo la ricerca sulle malattie rare.
Costruire nuovi marcatori di malattia
Di tutto questo parlano due studi pubblicati sulle pagine di Nature Medicine, dedicati alle promesse dei dispositivi indossabili e dell’intelligenza artificiale nella malattia di Duchenne e nell’atassia Friedreich, patologie degenerative che compromettono (tra l’altro) la capacità di movimento dei pazienti, fino a rendere impossibile la deambulazione. L’idea dei ricercatori è stata quella di capire se è possibile usare dei sensori indossabili per estrarre quante più informazioni possibili sul movimento dei pazienti. La logica non è diversa da quella dei sistemi di motion capture utilizzati nei videogiochi: la persona si muove, i sensori registrano gli spostamenti che vengono poi elaborati da un’intelligenza artificiale, in grado di estrapolare un dato utilizzabile come marcatore vero e proprio di malattia. Ma non solo: questi stessi dati possono essere usati anche per elaborare delle previsioni sull’evoluzione della malattia, più in dettaglio rispetto alle valutazioni cliniche tradizionali. Si tratta in sostanza di studiare il comportamento digitale dei pazienti, spiegano i ricercatori, sfruttando la capacità di wereable e AI di percepire caratteristiche non sempre identificabili dall’occhio medico.
