Negli ultimi anni la robotica e l’intelligenza artificiale stanno assumendo un ruolo sempre più centrale nella trasformazione dei sistemi sanitari. Non si tratta soltanto di sviluppare nuovi dispositivi medici o tecnologie riabilitative, ma anche di ripensare gli ambienti in cui le persone vivono e ricevono cure, trasformandoli in spazi capaci di raccogliere informazioni utili per comprendere meglio il loro stato di salute.
Indice degli argomenti
Protesi, esoscheletri e dati: le tecnologie del gruppo Rehab Technologies IIT-INAIL
All’interno dell’Istituto Italiano di Tecnologia, il gruppo di ricerca Rehab Technologies IIT-INAIL di cui sono responsabile sviluppa tecnologie robotiche e meccatroniche dedicate alla salute e alla riabilitazione, tra cui protesi avanzate ed esoscheletri per il recupero funzionale degli arti. Con l’avanzamento degli sviluppi tecnologici, queste tecnologie diventano sempre più interconnesse ed intelligenti, in modo da essere “parlanti” verso l’utilizzatore ed il personale clinico.
A questo risultato si potrà arrivare arricchendo l’informazione disponibile sfruttando dati multidimensionali che proverranno non solo dal dispositivo utilizzato per la cura o l’assistenza, ma anche da reti di sensori inserite all’interno dell’ambiente domestico o di cura. Questa grande quantità di dati potrà quindi alimentare algoritmi avanzati che sfrutteranno l’intelligenza artificiale per garantire alta efficacia e personalizzazione di cura.
Il piano strategico IIT e i programmi Flagship per la salute
Queste attività si inseriscono nel quadro dell’attuale piano strategico dell’IIT, che pone al centro il ruolo dell’intelligenza artificiale per la salute e la sostenibilità del pianeta e che ha introdotto cinque programmi Flagship.
Si tratta di iniziative di ricerca collaborative e ad alto impatto, pensate per affrontare grandi sfide scientifiche attraverso competenze multidisciplinari e una forte integrazione tra i diversi gruppi dell’Istituto.
La Flagship salute: reti di dispositivi per il monitoraggio in tempo reale
Il nostro gruppo partecipa in particolare alla Flagship dedicata alle Tecnologie per la salute, il cui obiettivo è quello di sviluppare reti di dispositivi per valutare, in tempo reale, lo stato di salute delle persone per supportare nuove forme di prevenzione e assistenza.
Ambienti intelligenti: monitorare cognizione e comportamento nel tempo
In questo contesto stiamo sviluppando una nuova generazione di ambienti intelligenti, spazi dotati di sensori in grado di monitorare in modo continuo parametri legati alle capacità cognitive e comportamentali.
L’idea è quella di osservare nel tempo le attività quotidiane delle persone per individuare eventuali cambiamenti che possano essere correlati all’insorgenza o al decorso di condizioni di multimorbidità, fragilità, o patologie neurodegenerative, come l’Alzheimer, o ad altri disturbi cognitivi.
RAISE e il PNRR: robotica e IA per l’innovazione socioeconomica
Questi progetti vengono sviluppati anche nell’ambito di RAISE – Robotics and AI for Socio-economic Empowerment, un Ecosistema dell’Innovazione finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca (MUR) attraverso il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) e coordinato da CNR, Istituto Italiano di Tecnologia e Università degli Studi Genova.
RAISE nasce con l’obiettivo di favorire lo sviluppo e il trasferimento sul mercato di soluzioni basate su robotica e intelligenza artificiale, capaci di rispondere in modo concreto alle esigenze produttive e sociali del territorio, rafforzando il legame tra ricerca scientifica, innovazione industriale e impatto reale.
Lo Spoke 2 di RAISE: tecnologie per la salute e i gemelli digitali
In particolare, le attività sugli ambienti intelligenti rientrano nello Spoke 2, dedicato allo sviluppo di tecnologie innovative per la salute e il benessere delle persone. Tra gli obiettivi principali vi è lo sviluppo di sistemi per riabilitazione, sistemi per diagnostica per immagini, ambienti intelligenti per il monitoraggio dei pazienti e nuove soluzioni di gemelli digitali a supporto della diagnosi e della riabilitazione.
Come funzionano gli ambienti intelligenti
Gli ambienti intelligenti nascono dall’integrazione di diverse tecnologie di sensorizzazione e analisi dei dati.
Sensori e sensorizzazione: come si raccolgono i dati
In uno spazio, che può essere una stanza di ospedale o un ambiente domestico, vengono installati sensori capaci di monitorare in modo non invasivo diversi parametri legati allo stato della persona.
Questi sensori possono includere sistemi per la registrazione della condizione motoria, come telecamere, sistemi di rilevamento del movimento, sensori ambientali e dispositivi in grado di registrare informazioni su postura, spostamenti nello spazio e interazioni con l’ambiente.
Dati multidimensionali e longitudinali: la dimensione temporale del monitoraggio
Inoltre, è possibile arricchire il pool di dati con informazioni biochimiche per determinare lo stato fisiologico del soggetto tramite biosensori e sensori indossabili. L’obiettivo prospettico è di espandere la quantità di dati disponibili su più dimensioni e soprattutto nel tempo, raccogliendo dati in maniera longitudinale, cioè informazioni multidimensionali e continue nel tempo che permettano di individuare cambiamenti nello stato del soggetto sia sul piano motorio che fisiologico e biochimico.
Intelligenza artificiale e machine learning: analisi dei pattern nel tempo
Una volta raccolti, i dati vengono analizzati attraverso algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, che cercano pattern e trend nel tempo. L’analisi automatica consente di individuare segnali precoci di possibili alterazioni caratteristiche e rilevanti della condizione in questione, anche quando questi cambiamenti non sono ancora così evidenti nei tradizionali test clinici.
Segnali precoci e supporto alla decisione clinica
Ad esempio, variazioni nella velocità di movimento, nella capacità di orientarsi nello spazio o nella gestione delle attività quotidiane possono rappresentare indicatori indiretti di un deterioramento.
Monitorando questi parametri in modo continuo, diventa possibile individuare segnali precoci e fornire ai medici informazioni utili per intervenire tempestivamente con terapie o trattamenti mirati.
Un complemento alla valutazione clinica, non un sostituto
Si tratta di un approccio che non sostituisce la valutazione clinica, ma la integra, fornendo un flusso di dati oggettivi e potenzialmente più dettagliati, multidimensionali e precisi, che può aiutare a comprendere meglio l’evoluzione delle condizioni di un paziente.
Il caso dell’Ospedale Galliera: monitorare la salute degli anziani
Uno dei principali ambiti di applicazione di queste tecnologie riguarda il monitoraggio delle condizioni di fragilità fisico-cognitiva della popolazione anziana. In collaborazione con l’E.O. Ospedali Galliera di Genova, stiamo sviluppando ambienti intelligenti dedicati allo studio della multimorbidità legata all’invecchiamento.
Continuità del monitoraggio e rilevamento precoce del deterioramento
In questo contesto i sensori installati negli ambienti clinici permettono di osservare in modo continuativo il comportamento dei pazienti durante le attività quotidiane. I dati raccolti vengono utilizzati per individuare eventuali segnali di deterioramento, come difficoltà nell’orientamento spaziale, cambiamenti nei pattern di movimento o variazioni nelle abitudini comportamentali.
Questo tipo di monitoraggio continuo e multidimensionale consente di affiancare alle tradizionali valutazioni cliniche una fonte aggiuntiva di informazioni, contribuendo a migliorare la capacità dei medici di individuare precocemente eventuali condizioni patologiche e di pianificare interventi terapeutici più mirati.
Il progetto con l’Istituto Gaslini: supportare la ricerca nei disturbi di bambini e adolescenti
Un secondo scenario applicativo riguarda la collaborazione con l’IRCCS Istituto Giannina Gaslini. In questo caso gli ambienti intelligenti vengono utilizzati per studiare e supportare bambini con ictus neonatale e dolore cronico.
Interazione con il care giver e sviluppo delle capacità relazionali
Attraverso l’utilizzo di sensori e sistemi di analisi dei dati è possibile osservare in modo più dettagliato come i bambini interagiscono con il care giver, tipicamente la madre, e come si sviluppano determinate capacità relazionali e di indipendenza nello svolgimento di attività quotidiane nel corso del tempo. Le informazioni raccolte possono contribuire a migliorare la comprensione del decorso della condizione e a valutare l’efficacia di percorsi terapeutici o riabilitativi.
L’obiettivo è offrire ai ricercatori e ai clinici nuovi strumenti per analizzare il comportamento dei pazienti in modo più oggettivo e continuo, ampliando le possibilità di studio e di intervento.
Il caso FISM: sensori indossabili per i pazienti con sclerosi multipla
Un ulteriore ambito di applicazione riguarda la collaborazione con la Fondazione Italiana Sclerosi Multipla – FISM, dove le tecnologie sviluppate vengono utilizzate per monitorare pazienti affetti da sclerosi multipla.
Solette sensorizzate e occhiali intelligenti: tecnologie al servizio della mobilità
In questo caso l’approccio è leggermente diverso rispetto agli ambienti intelligenti basati su sensori ambientali. Anziché utilizzare informazioni raccolte nello spazio circostante, vengono utilizzati sensori indossabili direttamente sul paziente, come solette sensorizzate e occhiali intelligenti.
Le solette permettono di analizzare parametri legati alla camminata, alla distribuzione del peso e alla stabilità del movimento, mentre gli occhiali consentono di raccogliere informazioni sul piano cognitivo, come comportamento visivo e sull’attenzione durante le attività quotidiane.
Motricità e cognizione: una visione integrata della progressione della malattia
La combinazione di questi dati consente di ottenere una visione più completa dell’interazione tra capacità motorie e cognitive nei pazienti con sclerosi multipla, offrendo nuovi strumenti per studiare la progressione della malattia e valutare l’efficacia delle terapie.
Il futuro degli ambienti intelligenti nella sanità
Le tecnologie basate su sensori distribuiti e analisi avanzata dei dati aprono scenari molto interessanti per il futuro della medicina. L’integrazione tra ambienti intelligenti e intelligenza artificiale, insieme alla crescente disponibilità di dati sia sul piano dimensionale che del tempo potrebbe contribuire a trasformare il modo in cui monitoriamo e comprendiamo il decorso delle varie condizioni e i relativi effetti della cura, sviluppando strumenti diagnostici sempre più precisi.
Predizione e prevenzione: il prossimo orizzonte della medicina digitale
Inoltre, proprio grazie all’aumento della dimensione temporale e della tipologia dei parametri analizzabili, emergono interessanti trend di sviluppo nella direzione della predizione dell’aggravamento della condizione. Questi trend possono consentire di individuare con precisione pattern specifici della patologia e permetteranno al clinico di anticipare l’intervento.
Privacy, accettabilità sociale e integrazione: le sfide aperte
La sfida dei prossimi anni sarà quindi quella di integrare queste tecnologie in modo efficace, garantendo al tempo stesso sicurezza, tutela della privacy e accettabilità sociale. Se sviluppati con attenzione a questi aspetti, gli ambienti intelligenti potrebbero diventare uno degli strumenti chiave per affrontare le sfide legate all’invecchiamento della popolazione, con interessanti risvolti anche su condizioni in contesto pediatrico o neurodegenerativo.
