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  4. Algoritmo legge scrittura pazienti e da' informazioni salute

Algoritmo legge scrittura pazienti e da' informazioni salute

Studio coordinato da La Sapienza, monitoraggio a distanza

Un algoritmo analizza la scrittura dei pazienti neurologici e da' informazioni sul loro stato di salute, monitorandoli a distanza. Il sistema è frutto di uno studio coordinato dal Dipartimento di Neuroscienze umane della Sapienza con la collaborazione dei dipartimenti di Ingegneria dell'informazione, elettronica e telecomunicazioni, dell'Ircss Neuromed e del Dipartimento di Neurologia dell'Università di Cincinnati in Ohio. Il team di ricerca è coordinato da Antonio Suppa. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Frontiers in Aging Neuroscience.

Il sistema, basato sull'accuratezza di algoritmi di machine learning nel rilevare alcuni "pattern" di scrittura attribuibili all'invecchiamento fisiologico di soggetti sani, è un'alternativa alla consueta valutazione clinica ambulatoriale. 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. A ognuno è stato chiesto di scrivere con una penna a sfera nera il proprio nome e cognome per 10 volte su un foglio di carta bianca e, successivamente, di fotografare il proprio campione di scrittura con uno smartphone e inviarlo 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". "Il nostro auspicio - conclude Francesco Asci, co-autore dello studio - è che l'analisi della scrittura da remoto e mediante algoritmi di intelligenza artificiale possa costituire in futuro un innovativo biomarker di invecchiamento, con un impatto rilevante nel campo della diagnostica di malattie neurodegenerative e in accordo con i metodi della telemedicina".
   

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