HUMAN MOVEMENT ANALYSIS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE ASSESSMENT OF PARKINSONISM

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, rigidità muscolare e instabilità posturale, frequentemente accompagnate da sintomi non motori, tra cui depressione e declino cognitivo. L’analisi della deambulazione, integrata con la valutazione del controllo posturale, offre una visione quantitativa della funzionalità motoria, contribuendo in modo significativo alla comprensione del quadro clinico. Individuare cambiamenti motori, spesso non rilevabili attraverso la sola osservazione clinica, è essenziale per una diagnosi precoce e per una gestione più efficace dei pazienti affetti da parkinsonismo. In questo contesto, l’uso di tecnologie indossabili e non, sia in ambienti controllati che nel domicilio del paziente, consente il rilevamento anche delle variazioni più minime nei parametri del movimento. Tali strumenti forniscono dati oggettivi che arricchiscono le valutazioni tradizionalmente qualitative, migliorando la capacità del clinico di cogliere l’evoluzione della malattia.
L’intelligenza artificiale (IA) sta giocando un ruolo sempre più centrale nell’analisi del cammino in ambito neurologico. Le tecniche di apprendimento supervisionato, che si basano su dati etichettati, permettono una classificazione più accurata dei pattern motori, mentre gli approcci non supervisionati facilitano l’individuazione di nuove caratteristiche utili per la fenotipizzazione delle varianti di parkinsonismo.
L’obiettivo principale di questo lavoro è stato quello di esplorare il contributo dell’analisi del movimento nella fornitura di parametri quantitativi a supporto delle valutazioni cliniche, mettendo in luce il potenziale di queste informazioni nell’orientare le decisioni mediche e nel migliorare la gestione dei pazienti parkinsoniani.
Un ulteriore obiettivo ha riguardato l’integrazione dell’IA nell’analisi del movimento, ponendo l’attenzione su come queste tecnologie possano aumentare la precisione e il valore predittivo delle valutazioni nei disturbi neurodegenerativi.
La ricerca è stata condotta in stretta collaborazione con il personale clinico l’UOC di Neurologia dell’Azienda Ospedaliera Universitaria “San Giovanni di Dio e Ruggi d’Aragona”, Salerno, garantendo così la rilevanza e l’applicabilità dei metodi e delle tecnologie adottate nel contesto sanitario reale.