Uno studio dell’Università di Ginevra dimostra che i nostri dispositivi connessi possono raccogliere dati preziosi per la prevenzione di malattie neurologiche e mentali.
È possibile utilizzare lo smartphone o l’orologio connesso per prevenire il rischio di malattie neurologiche o mentali? Un team dell’Università di Ginevra ha monitorato una coorte di volontari "connessi" e ha utilizzato l’intelligenza artificiale per analizzare dati come la frequenza cardiaca, l’attività fisica, il sonno e l’inquinamento atmosferico. I risultati dimostrano che questi dispositivi sono in grado di prevedere, con un piccolo margine di errore, le fluttuazioni emotive e cognitive dei partecipanti, aprendo la strada a una più precoce individuazione dei cambiamenti nella salute del cervello. Questo lavoro è pubblicato su npj Digital Medicine.
La salute del cervello, che combina funzioni cognitive e affettive, è una delle principali sfide di salute pubblica del XXI secolo. Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), più di una persona su tre soffre di disturbi neurologici (come ictus, epilessia o morbo di Parkinson, ad esempio) e più di una persona su due è affetta da una malattia mentale (depressione, disturbi d’ansia, schizofrenia) nel corso della vita. Con l’invecchiamento della popolazione, queste cifre sono in costante aumento.
Anche negli adulti sani, la salute del cervello varia spesso nel tempo, riflettendo le interazioni tra diversi fattori, come quelli ambientali e lo stile di vita individuale. L’analisi delle fluttuazioni della cognizione e degli affetti da un giorno all’altro o da una settimana all’altra è quindi essenziale per mettere in atto strategie di prevenzione proattive e personalizzate.
Gli stati affettivi si sono dimostrati i più facili da prevedere con l’intelligenza artificiale, con tassi di errore compresi tra il 5% e il 10%.
Un team dell’Università di Ginevra ha voluto scoprire se le tecnologie indossabili e mobili potessero essere utilizzate per monitorare la salute del cervello in modo continuo e non invasivo. A tal fine, 88 volontari di età compresa tra i 45 e i 77 anni sono stati dotati di un’applicazione smartphone dedicata e di un orologio connesso. Per dieci mesi, questi dispositivi hanno raccolto dati "passivi", senza alcun intervento o modifica delle abitudini dei volontari, come la frequenza cardiaca, l’attività fisica, il sonno, ma anche il meteo e l’inquinamento atmosferico. In tutto sono stati selezionati 21 indicatori.
Ogni tre mesi, inoltre, ai volontari è stato chiesto di fornire dati "attivi", compilando questionari sul loro stato emotivo e test sulle prestazioni cognitive.
Dati analizzati dall’intelligenza artificiale
al termine dell’esperimento, i dati passivi sono stati analizzati da un sistema di intelligenza artificiale sviluppato nell’ambito dello studio. L’obiettivo era verificare se l’IA fosse in grado di prevedere le fluttuazioni della salute cognitiva ed emotiva dei partecipanti sulla base di questi dati", spiega Igor Matias, assistente di dottorato presso l’Istituto di ricerca per la statistica e la scienza dell’informazione della Geneva School of Economics and Management (GSEM) dell’Università di Ginevra e primo autore dello studio.
Le previsioni dell’intelligenza artificiale sono state poi confrontate con i risultati dei questionari e dei test. in media, il tasso di errore è stato solo del 12,5%, il che apre nuove prospettive per l’uso di dispositivi connessi nella rilevazione precoce di anomalie o cambiamenti nella salute del cervello", afferma il ricercatore
Stati affettivi più facili da prevedere
Gli stati affettivi si sono rivelati i più facili da prevedere grazie all’intelligenza artificiale, con tassi di errore compresi tra il 5% e il 10%. Gli stati cognitivi, invece, sono stati previsti con minore precisione, con tassi di errore compresi tra il 10% e il 20%. In altre parole, l’intelligenza artificiale predice i risultati dei questionari affettivi in modo più efficace rispetto ai test cognitivi.Per quanto riguarda la rilevanza degli indicatori passivi, l’inquinamento atmosferico, le condizioni meteorologiche, la frequenza cardiaca giornaliera e la variabilità del sonno sono i fattori più informativi per la cognizione. Per gli stati affettivi, sono stati soprattutto il tempo atmosferico, la variabilità del sonno e la frequenza cardiaca durante il sonno a rivelarsi più decisivi.
Questo lavoro, supervisionato dalla professoressa Katarzyna Wac dell’Istituto di ricerca GSEM per la statistica e la scienza dell’informazione e dal professor Matthias Kliegel del Laboratorio di invecchiamento cognitivo della Facoltà di Psicologia e Scienze dell’educazione, fa parte del progetto congiunto di facoltà Providemus alz. La fase successiva è già in corso. L’obiettivo è raccogliere gli stessi dati nell’arco di 24 mesi, esplorando le caratteristiche individuali dei partecipanti associate ai modelli di IA con le migliori e le peggiori prestazioni, al fine di comprendere meglio la loro applicabilità in uno scenario reale e personalizzato.
