La malattia di Parkinson è notoriamente difficile da diagnosticare in anticipo tenendo conto dei soli sintomi motori i più evidenti dei quali sono tremori, rigidità, lentezza nei movimenti e difficoltà a camminare, elementi che molte volte non compaiono subito ma anche anni dopo, resi evidenti dall’insorgere di problemi cognitivi e comportamentali.
Dal Dipartimento di Ingegneria Elettricae informatica (EECS) del MIT arriva la notizia dello sviluppo di un modello di Intelligenza Artificiale in grado di individuare il Parkinson tenendo conto dei pattern nella respirazione (lo “schema” del ritmo respiratorio) del paziente.
Lo strumento in questione è altre parole una rete neurale artificiale, un modello computazionale composto da “neuroni” che simulano il funzionamento del cervello umano, in grado di valutare se qualcuno ha il Parkinson tenendo conto del ritmo respiratorio notturno, determinati “pattern” che si manifestano tipicamente mentre si dorme. La rete neurale è stata addestrata dal dottorando del MIT Yuzhe Yang, e dall’ingegnere post-dottorato Yuan Yuan, ed è anche in grado di discernere l’eventuale gravità della malattia di Parkinson, e di monitorare l’evoluzione della malattia nel corso del tempo.
I ricercatori del MIT hanno dimostrato che la valutazione fornita dall’intelligenza artificiale sul Parkinson è possibile a casa del paziente mentre questo dorme, senza bisogno di toccare o applicare nulla sul corpo. Allo scopo è stato creato un dispositivo che sembra un router WiFi, emette segnali radio, analizza i riflessi dei segnali nell’ambiente circostante ed estrae i pattern respiratori senza bisogno di contatto fisico. I risultati ottenuti vengono inviati ad una rete neurale per diagnosticare in modalità passiva il Parkinson, senza alcun sforzo necessario da parte del paziente o di chi se ne prende cura.
“La relazione tra Parkinson e respirazione è nota già dal 1817, nei lavori del Dr. James Parkinson”, ha riferito uno dei ricercatori, elemento che li ha spinti a tenerne conto per diagnosticare lo stadio precoce della malattia, senza limitarsi ai soli movimenti del paziente. Alcuni studi evidenziano una sintomatologia respiratoria che si manifesta anni prima rispetto ai sintomi motori, elemento che permetterebbe di ottenere in anticipo una valutazione sui rischi.
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