Dispositivi robotici indossabili e algoritmi di intelligenza artificiale per semplificare la diagnostica dei disturbi del sonno e in particolare l’insonnia.
È questa la scoperta che arriva da un gruppo di ricercatori dell’Istituto di Biorobotica della Scuola Superiore Sant’Anna e dell’Università di Pisa, che in uno studio pubblicato su Scientific Reports hanno dimostrato come questi strumenti possono diagnosticare l’insonnia senza la necessità di ricorrere agli elettrodi della polisonnografia, normalmente impiegati in ambiente
ospedaliero.
Braccialetti che raccolgono dati sul sonno
La ricerca descrive un nuovo approccio che si avvale dell’utilizzo di piccoli braccialetti poco invasivi, detti actigrafi, che vengono posizionati sul polso, come se fossero degli orologi, e dell’elaborazione dei dati grazie a un algoritmo di intelligenza artificiale per l’identificazione delle epoche di sonno e dei risvegli.
L’algoritmo può essere impiegato con i dati raccolti da dispositivi indossabili come smartwatch e smartband commerciali comunemente utilizzati per il monitoraggio dell’attività fisica.
10 milioni di persone soffrono d’insonnia in Italia
Il metodo sviluppato, assicura la Sant’Anna, garantisce un’analisi ad alta prestazione del ciclo sonno-veglia e tutela la riservatezza dei dati sensibili del paziente poiché può essere integrato all’interno del dispositivo indossabile.
“Abbiamo applicato recenti tecniche di machine learning allo studio del sonno e dell’actigrafia – spiega Tommaso Banfi, post doc dell’Istituto di BioRobotica – in alcune circostanze cliniche, è infatti utile poter monitorare in maniera accurata, non invasiva e a basso costo, vari aspetti di base del ciclo sonno-veglia. I risultati di questo studio possono essere usati a supporto dell’attività clinica e ad uso delle persone affette da disturbi del sonno, come nel caso dell’insonnia, patologia che interessa più di 10 milioni di persone, solamente in Italia.”
