Analyze-Me
Strumenti software per l’elaborazione dei segnali fisiologici di pazienti con autismo non verbale
Fase 2
Tipo di progetto: Prototipo
Disabilità interessata: Autismo e Disturbi Pervasivi dello Sviluppo, Disabilità mentale, Disabilità multipla
Temi: Vita autodeterminata, Prestazioni e comunicazione, Sanità, Relazioni interpersonali
Stato: In corso
Il progetto mira a sviluppare un software per il rilevamento e la visualizzazione di segnali fisiologici in pazienti con una forma di autismo non verbale.
I pazienti con una forma di autismo non verbale non sono in grado di comunicare con gli altri e sono a rischio di sviluppare comportamenti difficili (auto-aggressione, etero-aggressione, urla, distruzione, instabilità motoria). Alcuni comportamenti, in particolare l’autolesionismo, possono essere pericolosi non solo per il paziente ma anche per chi lo assiste. Quando si verificano le crisi, è essenziale anticiparle per agire preventivamente e in modo appropriato sulle condizioni ambientali e mitigarne così le conseguenze. Sapendo che la comunicazione verbale è molto limitata, o addirittura impossibile in alcuni casi, è difficile capire le ragioni di una tale crisi.
È difficile stabilire se siano un modo alternativo di esprimere i bisogni di una persona o se riflettano uno stato di coscienza o un’esperienza somatica, stress o dolore.
La presenza di fattori di stress/dolore o di emozioni dannose attiva una risposta attraverso il sistema nervoso simpatico (SNS), con effetti fisici misurabili come l’aumento della frequenza cardiaca e della sudorazione. Il sistema nervoso parasimpatico (PNS) lavora di concerto con il SNS per attivare la risposta di “riposo e digestione” e riportare il corpo all’omeostasi dopo l’attivazione.
Il nostro progetto mira a sviluppare un software per il rilevamento e la visualizzazione dell’attivazione del SNS, notoriamente correlata al dolore acuto e allo stress, analizzando i segnali fisiologici raccolti con il braccialetto Empatica E4, che fornisce misure quali l’attività elettrodermica (EDA), il volume del sangue pulsato (BVP), la temperatura e l’accelerazione 3D (ACC). Questo strumento estrarrà le caratteristiche dai segnali e le fornirà come input all’algoritmo di apprendimento profondo (DL) perfezionato per classificare il dolore/stress e prevedere i comportamenti difficili nei pazienti autistici non verbali.
