Dall’intrattenimento alla prevenzione: combinare serious games e intelligenza artificiale per segnali precoci di salute

La diagnosi precoce è fondamentale per ridurre l’impatto di molte malattie croniche legate all’età, e i giochi possono rappresentare uno strumento prezioso per individuare i primi segnali di fragilità cognitiva negli anziani. L’esperta di AI di Akkodis, Asma Gasmi, sta integrando questi giochi in un modello di intelligenza artificiale, consentendo ai medici di intervenire in modo più tempestivo ed efficace rispetto al passato.

Serious Games per la valutazione cognitiva in ambito sanitario

Un gioco di cattura dei pesci proietta pesci virtuali su una superficie davanti al giocatore, creando un ambiente interattivo per i test cognitivi. Quando appare un pesce rosso, il giocatore deve toccarlo per guadagnare punti, evitando invece i pesci gialli per non perdere punteggio.

Questo tipo di serious game fornisce informazioni preziose sulla coordinazione occhio-mano, sui tempi di reazione e sulle funzioni cognitive. I serious games sono progettati per scopi che vanno oltre l’intrattenimento, come la valutazione cognitiva, l’educazione e la formazione professionale.

“Questo tipo di serious game fornisce informazioni preziose sulla coordinazione occhio-mano, sui tempi di reazione e sulle funzioni cognitive.”

In ambito sanitario, i serious games sono sempre più utilizzati per simulazioni chirurgiche, trattamento dell’ADHD e valutazione cognitiva. Nell’assistenza agli anziani rappresentano un’alternativa più coinvolgente e scalabile rispetto ai test tradizionali e ai questionari. Giochi come quello della cattura dei pesci permettono a medici e operatori sanitari di valutare la fragilità cognitiva in modo più efficace e individuare precocemente segnali di declino.

Serious Games basati su AI per la diagnosi precoce in sanità

Integrando l’intelligenza artificiale, i serious games si stanno evolvendo in strumenti potenti per la diagnosi precoce e il monitoraggio proattivo della salute. I serious games basati su AI hanno il potenziale di trasformare i sistemi di allerta precoce, consentendo un’identificazione più rapida e accurata del declino cognitivo.

L’AI consente di scalare l’utilizzo dei serious games automatizzando l’analisi delle sessioni di gioco attraverso registrazioni video e dati provenienti da sensori. Invece di attendere giorni o settimane per una revisione manuale, i modelli di AI forniscono insight in tempo reale, permettendo ai professionisti sanitari di identificare rapidamente i casi ad alto rischio e intervenire tempestivamente.

I serious games basati su AI superano i limiti dei test neuropsicologici tradizionali, spesso complessi e dispendiosi in termini di risorse, consentendo una valutazione cognitiva continua e ripetibile. Questo permette di monitorare con maggiore precisione il declino cognitivo nel tempo e migliorare le strategie di intervento precoce.

L’importanza della diagnosi precoce nella sanità guidata dall’AI

Questi vantaggi sono fondamentali per l’evoluzione della sanità basata sull’intelligenza artificiale, in particolare nel miglioramento dell’assistenza agli anziani. Velocità, efficienza e analisi in tempo reale favoriscono una diffusione più ampia dei serious games per la diagnosi precoce delle patologie legate all’età.

Malattie come l’Alzheimer e la sclerosi multipla evidenziano l’importanza della diagnosi precoce: individuare i segnali in anticipo offre a medici e caregiver maggiori possibilità di rallentare la progressione, ridurre l’impatto e migliorare gli esiti per i pazienti, anche quando non esiste ancora una cura definitiva.

Asma Gasmi, Tech Lead in AI e Machine Learning in Akkodis, sta contribuendo a questo ambito esplorando l’analisi dei serious games basati su AI all’interno del progetto di ricerca innovativo STAYWELL.

STAYWELL (Sustainable Technology to Analyze Wellness Among Chronically Ill Patients) si concentra sullo sviluppo di tecnologie indossabili per la salute dei pazienti con patologie croniche. Questi dispositivi utilizzano sensori per raccogliere dati sanitari in tempo reale, integrarli con la storia clinica del paziente e fornire insight utili a medici e caregiver, favorendo un’assistenza più proattiva e personalizzata.

Costruire modelli di AI per dati sanitari multimodali

Integrando l’analisi dei serious games, Gasmi aggiunge una nuova dimensione al progetto STAYWELL, migliorando la valutazione della fragilità cognitiva. Questo approccio supera i limiti dei metodi tradizionali, come la scarsa personalizzazione e la limitata adattabilità, consentendo una valutazione più precisa e scalabile.

“Stiamo costruendo un modello di intelligenza artificiale che integra diverse tipologie di dati, tra cui risonanze magnetiche, dati da sensori indossabili, storia clinica del paziente e analisi dei serious games, per creare un sistema di allerta precoce a supporto di medici e professionisti sanitari.”

Gasmi è attualmente alla ricerca di partner per il progetto, tra cui organizzazioni sanitarie, case di cura e istituti di ricerca interessati a testare e sviluppare soluzioni di sanità basate su AI.

Come parte dell’iniziativa, il team sta automatizzando l’analisi delle risonanze magnetiche per rilevare i primi segnali di sclerosi multipla. Studi dimostrano che una diagnosi precoce può rallentare significativamente la progressione della malattia, ridurre il rischio di disabilità grave e migliorare i risultati a lungo termine per i pazienti.

Per ottenere questi risultati, il modello di AI deve essere addestrato e ottimizzato con attenzione per estrarre insight significativi da fonti di dati diverse e multimodali. Garantire elevata precisione, affidabilità e rilevanza clinica è essenziale per sviluppare sistemi di diagnosi precoce realmente efficaci.

AI nella sanità: supportare i medici, non sostituirli

Gasmi sottolinea che le soluzioni sanitarie basate su AI, come il modello STAYWELL, sono progettate per supportare i medici nelle decisioni cliniche, non per sostituirli. Queste tecnologie potenziano l’esperienza umana fornendo insight utili e migliorando l’accuratezza delle valutazioni mediche.

Gli strumenti basati su AI consentono ai professionisti sanitari di accedere a grandi volumi di dati dei pazienti in modo più efficiente. Riducendo la necessità di test complessi e permettendo valutazioni più frequenti, queste soluzioni supportano il monitoraggio continuo dei pazienti e aiutano a individuare precocemente eventuali anomalie rispetto ai parametri individuali di salute.

Gasmi immagina un futuro in cui i sistemi sanitari basati su AI monitorano costantemente lo stato di salute dei pazienti, in particolare negli ambienti di assistenza agli anziani, aiutando le persone a mantenere benessere e autonomia più a lungo.

Evidenzia inoltre come questa rappresenti una delle applicazioni più impattanti dell’intelligenza artificiale in sanità: supportare i professionisti medici migliorando al contempo la qualità della vita e gli esiti dell’assistenza per le popolazioni che invecchiano.

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