In quello che può essere uno sviluppo rivoluzionario, un gruppo di scienziati ha presentato un sistema di intelligenza artificiale (AI) in grado di valutare a distanza le prestazioni motorie delle persone affette dal morbo di Parkinson (PD). Questo risultato di grande rilievo apre nuove strade per la diagnosi e il monitoraggio dei sintomi del Parkinson senza la necessità di recarsi di persona dai neurologi, rivoluzionando potenzialmente il trattamento e la cura della malattia.
Morbo di Parkinson: valutazione umana vs IA
Il morbo di Parkinson è una patologia neurologica in rapida crescita, di cui non si conosce la cura. Valutazioni cliniche regolari e aggiustamenti dei farmaci sono fondamentali per gestire i sintomi e migliorare la qualità della vita delle persone colpite. Tuttavia, l’accesso alle cure neurologiche è limitato, lasciando molti pazienti affetti da Parkinson senza un trattamento o una diagnosi adeguati, soprattutto nelle regioni poco servite e per gli anziani che vivono in aree remote.
In uno studio pubblicato su Nature, Md Saiful Islam et al. si sono concentrati su un compito motorio semplice ma efficace, noto come test di battitura delle dita, comunemente usato per valutare la bradicinesia, un sintomo chiave del Parkinson caratterizzato da movimenti rallentati degli arti superiori. I ricercatori hanno arruolato 250 partecipanti da tutto il mondo, che hanno eseguito il test del tocco delle dita davanti a una webcam. Tre neurologi esperti hanno valutato in modo indipendente i video registrati su una scala da 0 a 4, basandosi sulla Movement Disorder Society Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS-UPDRS), una scala di valutazione ampiamente diffusa.
Il modello di IA usato nella ricerca
I risultati del confronto tra le valutazioni umane e quelle dell’IA sono stati impressionanti. L’affidabilità inter-rater tra i neurologi esperti è stata eccellente, con un coefficiente di correlazione intra-classe (ICC) di 0,88, che indica un alto livello di accordo nelle loro valutazioni. I ricercatori hanno quindi sviluppato algoritmi informatici per estrarre misure oggettive dal compito di toccare le dita, in linea con le linee guida MDS-UPDRS e fortemente correlate con le valutazioni dei neurologi.
Il modello di intelligenza artificiale addestrato su queste misurazioni ha superato due valutatori certificati MDS-UPDRS, con un errore assoluto medio (MAE) di 0,58 punti rispetto all’MAE medio dei valutatori di 0,83 punti. Sebbene il modello di intelligenza artificiale sia rimasto leggermente indietro rispetto ai neurologi esperti (0,53 MAE), ha dimostrato un grande potenziale nella valutazione accurata della gravità della Parkinson. Questa metodologia innovativa può essere replicata per compiti motori simili, fornendo un mezzo oggettivo e accessibile per valutare a distanza le persone affette da Parkinson e altri disturbi del movimento, anche in aree con accesso limitato alle cure neurologiche.
Le implicazioni della ricerca
Le implicazioni di questa ricerca sono di vasta portata. Immaginiamo che chiunque, indipendentemente dal luogo in cui si trova, possa eseguire un compito motorio utilizzando la webcam di un computer e ricevere una valutazione automatica della gravità delle proprie prestazioni motorie. Questo progresso affronta diverse sfide, tra cui la raccolta di dati in ambienti domestici, lo sviluppo di metriche interpretabili come biomarcatori digitali e la creazione di piattaforme di facile utilizzo per le valutazioni a distanza.
Oltre alla malattia di Parkinson, questa tecnologia offre l’opportunità di valutare e seguire altri disturbi del movimento come l’atassia e la malattia di Huntington, dove il tocco delle dita fornisce preziose indicazioni sulla gravità della malattia. Inoltre, lo strumento può essere ampliato per consentire il monitoraggio longitudinale della progressione dei sintomi, la messa a punto del trattamento della Parkinson e l’assistenza alle persone con sintomi episodici.
I limiti dello studio
Tuttavia, lo studio riconosce alcune limitazioni, come i potenziali problemi legati ai tremori che influenzano l’accuratezza delle valutazioni e la necessità di un set di dati più ampio e diversificato per migliorare il modello di intelligenza artificiale. Anche le considerazioni etiche relative alla sicurezza dei dati, alla privacy degli utenti e alle distorsioni degli algoritmi devono essere affrontate con il progredire di questa tecnologia.
I risultati dello studio colmano potenzialmente una lacuna nel percorso del paziente con Parkinson per quanto riguarda la componente diagnostica, mentre la fase di supporto al paziente per le modifiche comportamentali è già coperta in modo significativo da specifiche app di salute digitale.
L’app Soturi per un trattamento personalizzato del Parkinson
Un altro buon esempio è Soturi™, un’applicazione specifica per i pazienti affetti dal morbo di Parkinson (PD) sviluppata da Newel Health, che ha ottenuto una sovvenzione dalla Michael J. Fox Foundation. L’app è stata co-progettata insieme a pazienti affetti da PD ed esperti sanitari con l’obiettivo di creare un algoritmo che analizzi i dati raccolti per creare un trattamento farmacologico e un percorso terapeutico personalizzati. A questo scopo, vengono forniti esercizi e altri servizi per coinvolgere il paziente e facilitare la raccolta dei dati motori in modo automatico (tramite una fascia indossabile) e dei sintomi in corso.
Conclusioni
In conclusione, i progressi dell’intelligenza artificiale e le app per la salute digitale ci avvicinano a valutazioni più accessibili e accurate della malattia di Parkinson e della sua terapia comportamentale a distanza. Anche se ci sono sfide da superare, i potenziali benefici per i pazienti di tutto il mondo sono innegabili e offrono la speranza di migliorare la diagnosi, il monitoraggio e il trattamento di queste condizioni debilitanti.
