Negli anni recenti l'Alzheimer è in aumento in tutto il mondo e raramente viene diagnosticato in una fase iniziale quando può ancora essere controllato efficacemente. Usando l'intelligenza artificiale, i ricercatori della KTU hanno condotto uno studio per capire se le interfacce umano-computer possono essere adattate alle persone con disabilità di memoria perchè riconoscano un oggetto visibile di fronte a loro.
Rytis Maskeliūnas, ricercatore della Kaunas University of Technology (KTU), considera che la classificazione delle informazioni visibili sul viso sia una funzione umana quotidiana:
"Nel comunicare, il volto ci 'dice' il contesto della conversazione, specialmente da un punto di vista emotivo, ma possiamo identificare stimoli visivi in base ai segnali cerebrali?"
L'elaborazione visiva del volto umano è complessa. Analizzando i volti possiamo percepire informazioni come l'identità di una persona o lo stato emotivo. Lo scopo dello studio era di analizzare la capacità di una persona di elaborare informazioni contestuali dal viso e rilevare come risponde ad esse.
Il viso può indicare i primi sintomi della malattia
Secondo Maskeliūnas, molti studi dimostrano che le malattie cerebrali possono potenzialmente essere analizzate esaminando i movimenti muscolari e oculari del viso, poiché i disturbi cerebrali degenerativi influenzano non solo la memoria e le funzioni cognitive, ma anche il sistema nervoso cranico associato ai movimenti del viso (soprattutto dell'occhio).
Dovilė Komolovaitė, ricercatrice di matematica e scienze naturali della KTU, coautrice dello studio, dice che la ricerca ha chiarito se un paziente con morbo di Alzheimer (MA) elabora visivamente i volti visibili nel suo cervello allo stesso modo degli individui senza la malattia.
"Lo studio ha usato i dati di un elettroencefalografo, che misura gli impulsi elettrici nel cervello", afferma la Komolovaitė, attualmente impegnata in un Master di intelligenza artificiale alla Facoltà di Informatica.
In questo studio, l'esperimento è stato eseguito su due gruppi di individui: sani e colpiti dal MA.
"I segnali cerebrali di una persona con MA sono in genere significativamente più rumorosi che in una persona sana", afferma la Komolovaitė, "fatto correlato alla maggiore difficoltà per la persona di concentrarsi ed essere attenta, avendo i sintomi del MA".
Foto dei volti di persone mostrate durante lo studio
Lo studio ha selezionato un gruppo di anziani composti da donne over-60:
“L'età avanzata è uno dei principali fattori di rischio per la demenza e poiché gli effetti del genere sono stati notati nelle onde cerebrali, lo studio è più accurato quando è eseguito su un gruppo singolo di genere".
Durante lo studio, ogni partecipante ha eseguito esperimenti che duravano fino a un'ora, durante i quali venivano mostrate le foto di volti umani. Secondo la ricercatrice, queste foto sono state selezionate in base a diversi criteri: nell'analisi dell'influenza delle emozioni, sono state mostrate facce neutre e impaurite, mentre nell'analisi del fattore di familiarità, sono state mostrate le facce di persone conosciute e scelte casualmente.
Per capire se una persona vedeva e comprendeva correttamente una faccia, ai partecipanti allo studio è stato chiesto di premere un pulsante dopo ogni stimolo, per indicare se il viso mostrato era invertito o corretto.
"Anche in questa fase, il paziente di MA commette errori, quindi è importante determinare se la compromissione dell'oggetto è dovuta alla memoria o ai processi di visione", afferma la Kromolovaitė.
Ispirato dalle interazioni della vita reale con i pazienti di MA
Maskeliūnas rivela che il suo lavoro con il MA è iniziato dalla sua collaborazione con la Huntington’s Disease Association, che gli ha aperto gli occhi su come sembrano davvero queste numerose malattie neurodegenerative. ll ricercatore ha avuto anche un contatto diretto con i pazienti di MA:
"Ho visto che la diagnosi è generalmente confermata troppo tardi, quando il cervello è già irreversibilmente danneggiato. Sebbene non vi sia alcuna cura efficace per questa malattia, il processo può essere messo in pausa e sostenuto, guadagnando alcuni anni di vita sani”.
Oggi possiamo vedere come l'interazione umano-computer sia adattata per alleviare la vita delle persone con disabilità fisiche. Controllare una mano robotica via 'pensiero' o per una persona paralizzata scrivere un testo immaginando le lettere non sono concetti nuovi. Tuttavia, cercare di capire il cervello umano è probabilmente uno dei compiti più impegnativi rimasti oggi.
In questo studio, i ricercatori hanno lavorato con i dati di apparecchiature elettroencefalografiche standard, e tuttavia Maskeliūnas sottolinea che per creare uno strumento pratico, sarebbe meglio utilizzare i dati raccolti da microelettrodi invasivi, che possono misurare più accuratamente l'attività dei neuroni. Ciò aumenterebbe sostanzialmente la qualità del modello AI.
"Naturalmente, oltre ai requisiti tecnici, dovrebbe esserci un ambiente comunitario incentrato sul rendere la vita più facile per le persone con MA. Tuttavia, a mio avviso, dopo cinque anni, penso che vedremo ancora tecnologie incentrate sul miglioramento della funzione fisica, mentre l'attenzione alle persone colpite dalle malattie cerebrali in questo campo arriverà solo più tardi", afferma Maskeliūnas.
Secondo la Komolovaitė, è necessario un esame clinico con l'aiuto dei colleghi nel campo della medicina, quindi questa fase del processo richiederebbe molto tempo:
“Se vogliamo usare questo test come strumento medico, è anche necessario un processo di certificazione”.
Fonte: Kaunas University of Technology (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: D Komolovaitė, R Maskeliūnas, R Damaševičius. Deep Convolutional Neural Network-Based Visual Stimuli Classification Using Electroencephalography Signals of Healthy and Alzheimer’s Disease Subjects. Life, 2022, DOI
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