{"id":13895,"date":"2025-05-22T10:32:50","date_gmt":"2025-05-22T08:32:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/human-movement-analysis-and-artificial-intelligence-for-the-assessment-of-parkinsonism\/"},"modified":"2025-06-04T14:24:01","modified_gmt":"2025-06-04T12:24:01","slug":"human-movement-analysis-and-artificial-intelligence-for-the-assessment-of-parkinsonism","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/human-movement-analysis-and-artificial-intelligence-for-the-assessment-of-parkinsonism\/","title":{"rendered":"HUMAN MOVEMENT ANALYSIS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE ASSESSMENT OF PARKINSONISM"},"content":{"rendered":"
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AFFILIAZIONE<\/span><\/strong><\/p>\n

universit\u00e0 degli studi di napoli federico ii<\/p>\n


\nAUTORE PRINCIPALE<\/span><\/strong><\/p>\n

Dr Russo Michela<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
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Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
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login avvenuto<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Dr Russo Michela<\/strong> universit\u00e0 degli studi di napoli federico ii
\nProf. Amato Francesco<\/strong> universit\u00e0 degli studi di napoli federico ii
\nProf Romano Maria<\/strong> universit\u00e0 degli studi di napoli federico ii
\nDr Ricciardi Carlo<\/strong> universit\u00e0 degli studi di napoli federico ii
\nProf Barone Paolo<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d’aragona
\nProf Amboni Marianna<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d’aragona
\nDr. Di filippo Federico<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d’aragona<\/p><\/div>\n

AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

Applicazioni innovative di bioingegneria: idee dalle Universit\u00e0<\/div>\n

ABSTRACT<\/span><\/strong><\/p>\n

La deambulazione rappresenta un biomarcatore fondamentale in ambito medico per la previsione e il monitoraggio dei disturbi neurodegenerativi e motori, come i parkinsonismi. Queste condizioni si caratterizzano per anomalie del cammino, rigidit\u00e0 muscolare e instabilit\u00e0 posturale, frequentemente accompagnate da sintomi non motori, tra cui depressione e declino cognitivo. L\u2019analisi della deambulazione, integrata con la valutazione del controllo posturale, offre una visione quantitativa della funzionalit\u00e0 motoria, contribuendo in modo significativo alla comprensione del quadro clinico. Individuare cambiamenti motori, spesso non rilevabili attraverso la sola osservazione clinica, \u00e8 essenziale per una diagnosi precoce e per una gestione pi\u00f9 efficace dei pazienti affetti da parkinsonismo. In questo contesto, l\u2019uso di tecnologie indossabili e non, sia in ambienti controllati che nel domicilio del paziente, consente il rilevamento anche delle variazioni pi\u00f9 minime nei parametri del movimento. Tali strumenti forniscono dati oggettivi che arricchiscono le valutazioni tradizionalmente qualitative, migliorando la capacit\u00e0 del clinico di cogliere l\u2019evoluzione della malattia.
\nL\u2019intelligenza artificiale (IA) sta giocando un ruolo sempre pi\u00f9 centrale nell\u2019analisi del cammino in ambito neurologico. Le tecniche di apprendimento supervisionato, che si basano su dati etichettati, permettono una classificazione pi\u00f9 accurata dei pattern motori, mentre gli approcci non supervisionati facilitano l\u2019individuazione di nuove caratteristiche utili per la fenotipizzazione delle varianti di parkinsonismo.
\nL\u2019obiettivo principale di questo lavoro \u00e8 stato quello di esplorare il contributo dell\u2019analisi del movimento nella fornitura di parametri quantitativi a supporto delle valutazioni cliniche, mettendo in luce il potenziale di queste informazioni nell\u2019orientare le decisioni mediche e nel migliorare la gestione dei pazienti parkinsoniani.
\nUn ulteriore obiettivo ha riguardato l\u2019integrazione dell\u2019IA nell\u2019analisi del movimento, ponendo l\u2019attenzione su come queste tecnologie possano aumentare la precisione e il valore predittivo delle valutazioni nei disturbi neurodegenerativi.
\nLa ricerca \u00e8 stata condotta in stretta collaborazione con il personale clinico l\u2019UOC di Neurologia dell\u2019Azienda Ospedaliera Universitaria \u201cSan Giovanni di Dio e Ruggi d\u2019Aragona\u201d, Salerno, garantendo cos\u00ec la rilevanza e l\u2019applicabilit\u00e0 dei metodi e delle tecnologie adottate nel contesto sanitario reale.<\/div>\n

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