L’utilizzo di tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale e sul Machine Learning a supporto della diagnosi medica sta vivendo un periodo di grande sviluppo in diversi settori della me¬dicina. Il progetto “Parkinson Detector” sviluppa un sistema per la misurazione automatiz¬zata dei parametri legati all’oscillazione degli arti superiori durante il cammino.
Il sistema si avvale di una intelligenza artificiale in grado di riconoscere la figura umana all’interno di un filmato e calcolare la posizione delle articolazioni, istante per istante, al fine di misurare con precisione gli angoli di movimento degli arti. L’obiettivo è quello di riconoscere diffe¬renze significative nella cinematica del cammino rispetto a valori di normalità estrapolati dalla letteratura specialistica, poiché la comunità scientifica sta cominciando a studiare questi parametri quali possibili indicatori precoci della malattia di Parkinson.
Il sistema che ho sviluppato utilizza un pc, due telecamere e due software autoprodotti: il primo, di intelligenza artificiale, rileva i gradi angolari assunti delle articolazioni del pa¬ziente durante il cammino; il secondo effettua l’analisi dei dati per individuare eventuali asimmetrie motorie o riduzioni significative dell’articolarità.
Il sistema è innovativo, non è invasivo e non presenta rischi clinici legati all’utilizzo di radiazioni ionizzanti o sostanze di contrasto di vario tipo. La disponibilità di un sistema che faciliti o riduca i tempi diagnostici è un grande passo avanti verso una presa in carico più tempestiva del paziente, condizione che porta benefici sul piano psicologico e che permette l’attivazione di una precoce e mirata terapia medica e difatti già un centro parkinson mi ha contattato e il progetto ha ottenuto anche il certificato di merito “Yale Science and Engineering Association”.