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Sensori domestici e intelligenza artificiale per monitorare la SLA — Livello B2 — Air quality monitor shows levels of pollutants.

Sensori domestici e intelligenza artificiale per monitorare la SLACEFR B2

2 dic 2025

Adattato da Eric Stann-Missouri, Futurity CC BY 4.0

Foto di Tim Witzdam, Unsplash

Livello B2 – Intermedio-avanzato
4 min
215 parole

Un team della University of Missouri sta sperimentando un sistema che combina sensori domestici e intelligenza artificiale per monitorare la salute delle persone con sclerosi laterale amiotrofica (SLA). I sensori, originariamente creati da Marjorie Skubic e Marilyn Rantz per seguire anziani a domicilio, possono rilevare abitudini di camminare e dormire e altri cambiamenti nel comportamento e nell'attività fisica.

Bill Janes guida l'adattamento del sistema per la SLA, una malattia che progredisce in modo diverso per ogni persona. I segnali partono dalla casa, passano attraverso due piccole scatole e vengono trasferiti in modo sicuro ai sistemi universitari per l'analisi. Dopo una fase di validazione dei dati, il progetto passerà alla modellazione predittiva per interpretare le variazioni funzionali quotidiane.

Noah Marchal coordina la data science del progetto e, con il supporto del professor Xing Song, usa apprendimento automatico (machine learning) per costruire modelli che stimano il punteggio sulla scala clinica ALSFRS-R. Se il modello segnala un peggioramento, un clinico potrebbe ricevere un avviso e adottare misure come:

  • contattare il paziente
  • aggiustare la terapia farmacologica
  • consigliare dispositivi assistivi
  • suggerire ulteriori trattamenti

I primi riscontri dalle famiglie sono stati positivi e i ricercatori affermano che l'approccio potrebbe essere adattato per altre malattie croniche. Lo studio è pubblicato sulla rivista Frontiers in Digital Health e riportato dall'University of Missouri.

Parole difficili

  • sensoridispositivo che registra segnali o movimenti in ambiente
  • intelligenza artificialesistemi informatici che elaborano dati e imparano
  • sclerosi laterale amiotroficamalattia neurodegenerativa che colpisce i muscoli
  • apprendimento automaticometodi che consentono ai computer di imparare
  • modellazione predittivacreazione di modelli per prevedere risultati futuri
  • validazionecontrollo e verifica della qualità dei dati
  • clinicomedico che cura o valuta i pazienti

Suggerimento: passa il mouse o tocca le parole evidenziate nell’articolo per vedere definizioni rapide mentre leggi o ascolti.

Domande di discussione

  • Quali vantaggi possono avere le persone con SLA dall'uso di questo sistema di sensori e intelligenza artificiale? Spiega con esempi dal testo.
  • Quali problemi o rischi potrebbero emergere quando i segnali vengono trasferiti in modo sicuro ai sistemi universitari?
  • In che modo l'approccio descritto potrebbe essere adattato per altre malattie croniche? Fornisci una possibile applicazione o motivo.

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