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: Completato
Il nostro progetto mira a sviluppare un software per il rilevamento e la visualizzazione dell’induzione di stress o del tentativo di comunicazione. Estraendo le caratteristiche dei segnali fisiologici, il nostro strumento li fornisce come input all’algoritmo di apprendimento profondo per classificare la comunicazione rispetto al comportamento difficile dei pazienti autistici non verbali.
I pazienti affetti da autismo non verbale hanno spesso difficoltà a comunicare, il che può portare allo sviluppo di comportamenti difficili che possono costituire un pericolo non solo per il paziente ma anche per chi lo assiste. Per risolvere questo problema, abbiamo sviluppato un’interfaccia grafica che consente di raccogliere dati in tempo reale dal braccialetto Empatica.
Questa interfaccia elabora una serie di segnali fisiologici, tra cui l’attività elettrodermica (EDA), il volume del sangue pulsato (BVP), la temperatura e l’accelerazione 3D (ACC), estraendo più di 100 diverse caratteristiche del segnale e consentendo la visualizzazione delle caratteristiche selezionate.
I dati preliminari raccolti su due pazienti autistici e otto volontari sani – uno sforzo approvato dal comitato etico – hanno portato alle seguenti conclusioni:
- Le risposte fisiologiche dei volontari sani e dei pazienti autistici sembrano essere significativamente diverse. I dati misti dei volontari sani e dei pazienti autistici non hanno permesso una classificazione precisa degli eventi stressanti rispetto ai periodi di calma.
- Tuttavia, analizzando i dati di ciascun paziente autistico individualmente, abbiamo ottenuto un’eccellente classificazione degli eventi stressanti in relazione ai periodi di calma, con un’accuratezza del 98%. Inoltre, siamo stati in grado di classificare lo stress emotivo e i tentativi di comunicazione non verbale con un’accuratezza del 97%.
