Progetto STOP-ME

STOPme - Supporting Termination Of stereotyPies in patients with Rett syndrome by advanced ambient intelligence

Il supporto di pazienti con deficit cognitivo richiede sistemi di monitoraggio efficaci e impercettibili. Il progetto STOPme si concentra sulla sindrome di Rett, una patologia rara del neurosviluppo caratterizzata da un grave deficit motorio e cognitivo, che comporta l’insorgenza di stereotipie e alterazione cardiorespiratorie. STOPme si propone di valutare in tempo reale lo stato di attivazione psicomotoria della paziente, monitorando l’insorgenza di stereotipie neuromotorie e pattern di ipo- e iper-ventilazione per poi condizionare la paziente a interrompere le stereotipie. Il progetto include lo sviluppo di un concept di un ambiente interattivo multilivello, e integra le funzioni del sistema indossabile con la domotica, esplorandone la fattibilità e le prospettive di mercato.

Finalita'

Sviluppare un sistema wearable di sensing multimodale (biopotenziali, respiro, e parametri biomeccanici) e intelligenza artificiale, che rilevi stereotipie motorie e pattern cardiorespiratori anomali delle pazienti affette da sindrome di Rett, attuando l’ambiente (luci e suoni, nonché feedback aptici) per interromperli e modulare i parametri cardiovascolari.

Risultati attesi

Tecnologici: sistema di registrazione multimodale integrato con IA all’edge, e concept di un ambiente intelligente per la loro interruzione.

Scientifici: dataset multimodale per la caratterizzazione delle stereotipie nella Rett; caratterizzazione dei pattern respiratori e cardiocircolatori in questi pazienti; valutazione dell’impatto di soluzioni automatiche per la terminazione delle stereotipie.

Benché concepito per la Rett, il sistema sarà adattabile ad altre patologie.

Risultati raggiunti

• E' stato realizzato un dataset di segnali registrati da cinque sensori magneto-inerziali posizionati su arti superiori e torso delle pazienti, con annotazione manuale eseguita in real-time delle stereotipie delle mani, unitamente, in alcuni casi, a segnale respiratorio con associata annotazione degli eventi e una traccia elettrocardiografica, registrati mediante un polisonnografo domiciliare. Tale dataset è stato utilizzato per l'addestramento dell'intelligenza artificiale deputata al riconoscimento delle stereotipie.
• E' stato sviluppato un sistema integrato, che consiste in un hub per raccogliere segnali biomeccanici e fisiologici forniti da sensori commerciali e utilizzati per riconoscere le stereotipie motorie e respiratorie nella sindrome di Rett attraverso tecniche di intelligenza artificiale. La componente indossabile del sistema sfrutta nuovi sensori tessili basati su polimeri conduttivi realizzati con inchiostri scelti specificamente per migliorare le proprietà elettriche degli elettrodi stampati, in particolare la conducibilità ionica, per l'acquisizione di elettrocardiogramma ed elettromiografia di superficie, nonché per la misura del respiro mediante strain-gauge custom. Il sistema, inoltre, integra funzionalità che potrebbero dimostrarsi utili, dopo opportuno training delle pazienti, per interrompere tali stereotipie: attuazioni aptiche (vibroattuatori) e ambientali (luci e suoni). Il sistema crea anche un diario degli eventi, ad uso dei neurologi, che permette di registrare la frequenza e la durata degli eventi di stereotipia motoria (mani) e respiratoria, al fine di verificare l'efficacia delle terapie farmacologiche, garantendo un monitoraggio continuo durante la veglia (le stereotipie si fermano durante addormentamento e sonno) senza l’intervento diretto dei caregiver.

CUP: F23C24000440006

importo totale del progetto: 439.650,00 € [359.800,00 € (UniCA) + 79.850,00 € (IUSS)]

importo finanziato: 439.650,00 €

fonte di finanziamento: Unione Europea, NextGenerationEU – Ministero dell’Università e della Ricerca – Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza

Ecosistema RAISE - Robotics And AI for Socio- Economic Empowerment - Spoke 2: Smart Devices and Technologies for Personal and Remote Healthcare

data inizio: 10/06/2024

data fine: 31/08/2025

Partners: Università degli Studi di Cagliari (UniCA, capofila)

Istituto Universitario Studi Superiori (IUSS), Pavia

Responsabile scientifico: Prof. Danilo Pani

Contatto:

danilo.pani@unica.it