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Balance Care Application. Risultati molto positivi dopo la sperimentazione dell’app

Pubblicato da Teleskill Italia | 06/Lug/2020

Balance Care Application è nata per prevenire cadute e perdite di equilibrio degli anziani. In questi mesi l’applicazione  è stata monitorata e  testata con successo.

Balance Care Application è un progetto di Ricerca & Sviluppo di telemedicina, sviluppato da Teleskill con il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni dell’Università di Roma La Sapienza (DIET) e ITER lab di Chelidon. Si tratta di un app che utilizza un sistema di controllo della postura basato su una tecnologia collegata allo smartphone, o allo smartwatch, della persona da monitorare in grado di creare un feedback uditivo e propiocettivo (vibrazione) preventivo, in caso di immediato rischio di debolezza muscolare, durante la quotidiana locomozione della persona.

Come funziona Balance Care Application.

Attraverso l’App del dispositivo indossato dalla persona, il sistema acquisisce in modo continuo i dati inerziali rilevati dagli accelerometri triassiali e dal sistema giroscopico presenti al suo interno. Per l’analisi dei dati si utilizzano tecniche di machine learning e di intelligent signal processing, le quali permettono di raggiungere l’obiettivo prefissato attraverso il paradigma dell’apprendimento data-driven di modelli “black box” come le reti neurali profonde e ricorrenti (Recurrent Deep Neural Network).

Il valore di una Community finalizzata a monitorare l’app in fase di test.

Il progetto Balance Care Application si è fondato su una community rivolta ai pazienti oggetto del pilot in cui scambiare e fruire di contenuti formativi e informativi. L’app diventa così una tecnologa abilitante per la realizzazione di un sistema di teleassistenza sincrona e di tele-monitoraggio che, utilizzando l’esperienza di Teleskill nella videocomunicazione interattiva sul web, può rappresentare il punto di contatto con le strutture sanitarie dedicate.

Balance Care Application – dichiara Emanuele Pucci, amministratore delegato Teleskill  – è un progetto a cui teniamo molto perché è davvero d’aiuto alle persone anziane, come dimostrato dai test, riducendo la possibilità di cadute, e quindi impattando molto favorevolmente sulla salute del soggetto e, in linea più ampia sul Sistema Paese, riducendo le spese sanitarie per singolo cittadino. Nel progetto, Teleskill ha il ruolo di capofila del raggruppamento d’imprese e Chelidon ricopre l’importante ruolo clinico-sanitario.

Balance Care Application – commenta il Dott. Alessandro Micarelli, Chief Medical Officer di ITERlab e Senior Researcher presso EURAC Research di Bolzano – costituisce un sensibile avanzamento nella medicina preventiva di precisione. Il suo utilizzo potrà ridurre drasticamente il numero di cadute in soggetti con incertezza del passo e declino cognitivo, fattori di rischio sia per la caduta che per un prolungato allettamento ed elevata incidenza di mortalità dovute alla stessa.

L’esperienza di Balance Care Application – aggiunge il professor Massimo Panella, professore associato presso il DIET di Sapienza –  è il tipico esempio in cui le conoscenze scientifiche e tecnologiche su tematiche all’avanguardia e sempre più di pubblico dominio, quali Machine Learning e Intelligenza Artificiale, vengono trasferite dall’ambito accademico a quello industriale secondo le buone pratiche della terza missione. La concretizzazione di come, attraverso le competenze multidisciplinari offerte dai ricercatori del DIET nell’ambito dell’ICT, dall’elettronica alla sensoristica, dall’elaborazione dei segnali all’intelligenza computazionale, sono realizzabili esperienze che portano valore aggiunto nelle problematiche socio-sanitarie del nostro territorio, abbattendo le barriere nell’utilizzo delle tecnologie digitali proprio nel mondo degli anziani dove le stesse sono più marcate.

Risultati di grande efficacia. Miglioramento della user experience.

Un aspetto rilevante dei test eseguiti ha riguardato l’usabilità dell’app, legate all’utilizzo di soggetti già avanti con l’età e o di eventuali caregivers (ove presenti). Questo aspetto è stato continuamente monitorato e l’analisi ha consentito mediante un percorso a feedback-forward di migliorare sempre di più la user experience mediante la comunicazione e l’interfacciamento con Teleskill e DIET.

Il percorso ha consentito modifiche online dell’interfaccia applicativa e una customizzazione volta a migliorare la sua utilizzabilità. In particolare tale lavoro ha consentito di prevenire le criticità, individuando come fattori di rischio una scarsa vita di relazione o un carico eccessivo dei caregivers mediante la  Caregivers Burden Inventory, e ha consentito un follow-up pari al 100% nel percorso di utilizzo e valutazione di impatto dell’ app sulle capacità motorie e sul rischio di caduta.

Efficacia nella prevenzione delle cadute e delle perdite di equilibrio.

Durante il follow up è stato evidenziato come l’utilizzo della APP abbia portato al I, al II e al III livello di test ad una riduzione del 28%, 32% e 36% lungo la  Activity Balance Confidence Scale (p < 0.05), del 15%, 18% e 22% lungo la  Dizziness Handicap Inventory (p < 0.05) e del 12%, 14% e 15% lungo la scala di Tinetti (p > 0.05).

Inoltre l’utilizzo di Balance Care Application ha evidenziato come lo stimolo del feedback ripetuto mediante l’utilizzo quotidiano abbia indotto al I, al II e al III follow-up un miglioramento dell’equilibrio della persona anziana a occhi chiusi e a occhi aperti rispettivamente del 11%, 16% e 24% (p<0.01) e del 22%, 26% e 31% (p<0.01).

È stata anche riscontrata una riduzione dell’8%, 14% e 18% (p < 0.01) del potere spettrale dell’oscillazione corporea pertinente al dominio delle alte frequenze. Tale riduzione nel dominio delle medie ed alte frequenze del potere spettrale ha evidenziato come l’utilizzo della APP, quando accettata ed utilizzata correttamente, induca un miglioramento del sistema muscolo-propriocettivo, probabilmente per meccanismi di allenamento sub-intensivo che ostacolano l’avanzamento della sarcopenia.

Infine, è stato evidenziato come il minor effetto della APP sia avvenuta in quei soggetti la cui famiglia abbia espresso un maggior punteggio al Caregivers Burden Inventory. Tale risultato sarebbe in prima analisi imputabile ad una maggior gravità dello stato di declino cognitivo del soggetto che lo configurerebbe in una condizione avanzata – e pertanto meno suscettibile di trattamento – e allo stesso tempo maggiormente soggetta ad una presenza continua dell’assistenza di famigliari e caregivers. Tali dati suggeriscono pertanto di utilizzare l’app quanto più precocemente dal momento della diagnosi di declino cognitivo e rischio di caduta, al fine di massimizzare quanto più possibile il vantaggio per l’utilizzatore.

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