Analyze-Me
Strumenti software per l’elaborazione dei segnali fisiologici di pazienti con autismo non verbale
Fase 1
Tipo di progetto: Ricerca esplorativa
Disabilità interessata: Autismo e Disturbi Pervasivi dello Sviluppo, Disabilità mentale, Disabilità multipla
Temi: Vita autodeterminata, Comunicazione, Sanità, Relazioni interpersonali
Stato: Completato
Al fine di migliorare l’assistenza alle persone con una forma non verbale di disturbo dello spettro autistico (ASD), abbiamo valutato la possibilità di sviluppare un sistema semplice e non invasivo per prevedere le crisi epilettiche nelle persone affette da ASD, analizzando i segnali fisiologici raccolti attraverso l’uso del braccialetto Empatica E4.
I pazienti con una forma non verbale di disturbo dello spettro autistico (ASD) 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 in modo da poter intervenire preventivamente e in modo adeguato sulle condizioni ambientali, attenuandone le conseguenze. In questo contesto, sapendo che la comunicazione verbale è molto limitata, se non impossibile in alcuni casi, è difficile capire le ragioni di una crisi. In particolare, è difficile stabilire se si tratti di un modo alternativo di esprimere i bisogni della persona o se rifletta uno stato di coscienza o un’esperienza somatica, stress o dolore.
In questo progetto esplorativo, abbiamo studiato il potenziale dell’analisi di segnali fisiologici, come la variabilità della frequenza cardiaca (HRV) e l’attività elettrodermica (EDA), ampiamente utilizzati in varie aree della ricerca medica, ad esempio per la valutazione del dolore e dello stress. Tale valutazione in una popolazione di persone con disabilità multiple, il cui sistema nervoso centrale e periferico è compromesso, rappresenta una sfida ancora maggiore.
Per migliorare la gestione delle persone con ASD, abbiamo valutato la possibilità di sviluppare un sistema semplice e non invasivo per prevedere le crisi epilettiche nelle persone con ASD analizzando i segnali fisiologici raccolti con il braccialetto Empatica E4.
Negli ultimi sei mesi, abbiamo sviluppato una versione preliminare dello strumento basato su Matlab con interfaccia grafica (GUI) per l’analisi dei segnali fisiologici come EDA, HR, HRV, accelerazione e temperatura che possono essere raccolti con il braccialetto Empatica E4.
La versione attuale dell’interfaccia grafica è già in grado di estrarre più di 50 caratteristiche del segnale correlate allo stress e al dolore, pur consentendo solo l’analisi offline.
L’ulteriore sviluppo di un algoritmo in grado di prevedere le crisi epilettiche nei pazienti ASD richiede la raccolta di dati da un gran numero di volontari sani e di pazienti ASD. Nell’ambito di questo progetto, abbiamo preparato tutti i documenti necessari per l’approvazione di tale studio da parte del comitato etico e i documenti sono attualmente in fase di valutazione.
Abbiamo già presentato la nostra prossima proposta per la fase di sviluppo del prototipo Innovation Booster. I nostri prossimi passi saranno quelli di raccogliere i dati necessari su volontari sani e pazienti ASD e di sviluppare prima l’algoritmo di valutazione dello stress per i volontari sani, poi di testare questo algoritmo sui pazienti ASD valutando il suo potenziale di rilevamento di eventi stressanti o dolorosi e di studiare la correlazione di questi eventi con i rischi di comparsa di comportamenti problematici.
