Un nuovo studio, coordinato dal Dipartimento di Neuroscienze umane della Sapienza, ha proposto un innovativo sistema di monitoraggio a distanza dei pazienti neurologici basato sull’analisi della scrittura attraverso algoritmi di machine learning. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivistaFrontiers in Aging Neuroscience. La scrittura a mano e’ un compito cognitivo e motorio acquisito di particolare complessita’, che offre un’interessante finestra di osservazione sulle funzioni del cervello. Per questo motivo, il monitoraggio della scrittura fornisce informazioni biologiche utili, soprattutto nei pazienti neurologici: i disturbi della scrittura sono infatti frequentemente osservati in pazienti affetti da malattie neurodegenerative, tra cui la malattia di Parkinson (micrografia) e la malattia di Alzheimer (agrafia). Un team di ricerca interdisciplinare, coordinato da Antonio Suppa del Dipartimento di Neuroscienze Umane della Sapienza, ha proposto l’analisi della scrittura attraverso l’intelligenza artificiale come un innovativo sistema per il monitoraggio da remoto, in telemedicina, di pazienti neurologici. Il sistema, basato sull’accuratezza di algoritmi di machine learning nel rilevare alcuni “pattern” di scrittura attribuibili all’invecchiamento fisiologico di soggetti sani, e’ un’alternativa alla consueta valutazione clinica ambulatoriale.
Lo studio e’ stato realizzato con la collaborazione dei dipartimenti di Ingegneria dell’informazione, elettronica e telecomunicazioni della Sapienza, dell’IRCCS Neuromed e del Dipartimento di Neurologia dell’Universita’ di Cincinnati in Ohio. I ricercatori hanno reclutato 156 soggetti sani e destrimani e li hanno suddivisi in tre classi di eta’: 51 giovani tra i 18 e i 32 anni, 40 adulti di eta’ compresa tra 37 e 57 anni e, infine, 63 soggetti in eta’ adulta avanzata, ovvero tra i 62 e i 90 anni. A ognuno di essi e’ 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’eta’ dell’autore”. “Sebbene ricerche precedenti avessero gia’ dimostrato cambiamenti nella destrezza della scrittura legati all’aumento dell’eta’, per analizzare una grande quantita’ di dati nell’ambito della telemedicina si rendevano necessari approcci basati su tecniche di analisi piu’ complesse come il machine learning”. “L’analisi della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale – aggiunge Simone Scardapane, co-autore dello studio- e’ stata svolta grazie all’utilizzo di una rete neurale convoluzionale – ovvero una rete artificiale specializzata per l’elaborazione di immagini e segnali digitali – in grado di convertire automaticamente i caratteri in parametri di interesse. Si tratta di un metodo semplice, ecologico, a basso costo e di facile utilizzo in diversi ambiti. Infatti, oltre alle notevoli implicazioni nel campo neurologico, puo’ contribuire, ad esempio, alla datazione storica di un determinato documento, grazie alla valutazione automatica dell’eta’ della persona che lo ha scritto. In particolare, in ambito medico-legale potrebbe facilitare la datazione di un testamento al momento della stesura o della firma. “Il nostro auspicio – conclude Francesco Asci, co-autore dello studio – e’ 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”.
