Ricerche

Esempio di appartamento con il sistema di sensori usato dallo studio. Le singole stanze sono dotate di sensori di movimento, le porte di ingresso e del frigorifero sono dotate di sensori magnetici e un sensore è posizionato sotto il materasso del letto. Fonte: ©Neurotec/Nature Scientific Reports, Creative Commons License

Ricercatori dell'Università di Berna e dell'Inselspital, l'Ospedale Universitario di Berna, hanno dimostrato che sensori che registrano i modelli di movimento possono aiutare a rilevare molto presto i problemi di salute negli anziani, come depressione, rischio di cadute o decadimento cognitivo. In futuro, ciò potrebbe aiutare gli anziani a vivere più a lungo una vita autonoma a casa e alleviare la crescente pressione sul sistema sanitario.

Dei cambiamenti specifici nei nostri modelli di movimento possono essere indicatori di diversi problemi di salute: ad esempio, il calo della forza spesso è correlato a rischio di cadute, lieve decadimento cognitivo, depressione, problemi del sonno, problemi respiratori, aritmie cardiache e aumento della debolezza del miocardio o al peggioramento di una infezione da Covid-19.

Negli anziani, la rilevazione sistematica di tali cambiamenti potrebbe aiutare a identificare in una fase iniziale le malattie croniche come la demenza, il Parkinson o le malattie cardiache. Questi problemi di salute legati all'età sono spesso scoperti in ritardo e la loro progressione è generalmente difficile da valutare oggettivamente.

Un team di ricerca interdisciplinare guidato da Tobias Nef dell'ARTORG Center for Biomedical Engineering Research e dal prof. emerito di cardiologia Hugo Saner dell'Università di Berna e dell'Ospedale Universitario di Berna, ora mostra che il monitoraggio della salute su larga scala potrebbe affrontare questi problemi.

I ricercatori hanno combinato i vari modelli di attività e comportamento quotidiani misurati da sensori nella casa degli anziani partecipanti allo studio, che hanno aiutato a creare un quadro sommario.

"Abbiamo usato sensori senza contatto a casa per creare una vasta raccolta di misure digitali che catturano parti ampie della vita quotidiana, del comportamento e della fisiologia, per identificare in una fase iniziale i rischi per la salute delle persone anziane", spiega il primo autore dello studio, il ricercatore post-dottorato dott. Narayan Schütz.

Ciò può facilitare la diagnosi precoce e favorire lo sviluppo di trattamenti personalizzati e le ricerche su nuovi approcci e farmaci terapeutici. Lo studio è stato pubblicato su npj Digital Medicine.

Sistema affidabile accettato dagli anziani

I ricercatori hanno raccolto inizialmente 1.268 parametri sanitari attraverso sensori non-interattivi progettati spcificamente per la demografia senior. Il sistema implementato è costituito da sensori di movimento semplici e senza contatto in ogni stanza, un sensore sotto il materasso del letto e sensori da porta sull'ingresso e sul frigorifero.

Collegato a una stazione base, il sistema analizza i segnali di movimento registrati e può informare i parenti o un centro di allarme in caso di problemi o emergenze, come quando una persona non torna a letto di notte. I ricercatori hanno quindi valutato i dati raccolti in questo modo usando approcci di apprendimento automatico.

"Abbiamo dimostrato che un tale approccio di sistemi (al contrario dell'uso comune di alcune metriche sanitarie) consente di rilevare sorprendentemente bene problemi di salute rilevanti per l'età come la compromissione cognitiva, il rischio di caduta o la fragilità", afferma Tobias Nef, professore di Gerontecnologia e riabilitazione al Centro ARTORG e primo coautore dello studio.

Rispetto ai dispositivi indossabili, questo approccio di monitoraggio domestico basato su sensori è stato accettato bene dagli anziani: come è riuscito a dimostrare il gruppo di ricerca interdisciplinare guidato da Tobias Nef e Hugo Saner in una collaborazione scientifica tra informatica, ricerca comportamentale e medicina, durata più di dieci anni, i soggetti anziani di test hanno trovato piuttosto ingombrante il funzionamento quotidiano dei dispositivi mobili e alcuni non sono stati in grado di gestirli a causa di problemi di destrezza o cognitivi. In particolare, gli over-80 preferivano chiaramente un sistema a interazione-zero come quello usato nello studio.

Inoltre, la protezione dei dati e la privacy sono prioritarie: "Per garantire la privacy e la protezione dei dati a livello tecnico, vengono applicati gli standard più alti di sicurezza dei dati medici, svizzeri ed europei", sottolinea Narayan Schütz. Per garantire la privacy, i sensori distribuiti non registrano neppure audio o video e la loro installazione è del tutto volontaria, due aspetti apprezzati dai partecipanti allo studio.

Grande potenziale

La valutazione e la combinazione della grande quantità di dati sanitari quotidiani hanno anche il potenziale di identificare possibili nuovi biomarcatori digitali rilevanti per l'invecchiamento:

"Ad esempio, abbiamo trovato indicazioni che il rischio di cadute potrebbe dipendere in modo significativo da determinati parametri del sonno", spiega Tobias Nef.

Il Prof. Hugo Saner, che era responsabile della raccolta dei dati clinici e coautore senior dello studio, valuta la rilevanza clinica dei risultati:

"Questo sistema segna una pietra miliare nel rilevamento precoce del peggioramento della salute degli anziani che vivono da soli. Partiamo dal presupposto che possa dare un contributo significativo per consentire alle persone anziane di vivere a casa il più a lungo possibile, ritardando i ricoveri e i trasferimenti alle strutture di assistenza o, nei casi migliori, persino di evitarli".

Secondo i ricercatori, un rilevamento precoce migliore e un trattamento personalizzato delle malattie tipiche della vecchiaia non solo aiuterebbero gli anziani a mantenere una salute migliore, ma anche a ridurre i costi sanitari.