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L'intelligenza artificiale rileva l'autismo attraverso i movimenti delle mani con una precisione dell'89%
Una svolta scientifica importante potrebbe trasformare il modo in cui viene diagnosticato l'autismo. Secondo un recente studio condotto dai ricercatori dell'Università di York nel Regno Unito, l'intelligenza artificiale è ora in grado di rilevare i segnali dell'autismo attraverso semplici movimenti delle mani, con una precisione fino all'89%.
Questa scoperta si basa su un'idea innovativa: i gesti più quotidiani, come afferrare un oggetto tra il pollice e l'indice, possono rivelare indizi sottili su come funziona il cervello. Lo studio ha comportato l'analisi dei comportamenti motori di 59 giovani adulti, dotati di sensori attaccati alle dita, mentre afferravano oggetti rettangolari. Utilizzando tecniche di tracciamento del movimento e algoritmi di apprendimento automatico, i ricercatori sono riusciti a estrarre più di 12 caratteristiche correlate al controllo motorio, tra cui velocità, traiettoria della mano e quando la pinza raggiunge la sua massima apertura.
I dati raccolti sono stati poi inseriti in cinque modelli di apprendimento automatico. Anche il modello con le prestazioni peggiori ha raggiunto una precisione superiore all'84%, confermando il notevole potenziale di questo approccio.
Ciò che contraddistingue questo metodo è la sua semplicità e accessibilità. A differenza delle costose scansioni cerebrali o dei complessi colloqui diagnostici, questa tecnologia si basa su un compito naturale che tutti svolgono ogni giorno. Combinando solo due sensori e potenti algoritmi, in futuro potrebbe offrire un percorso più rapido ed economico per la diagnosi precoce dell'autismo.
Tuttavia, restano alcune sfide. Lo studio si è concentrato su partecipanti con un QI medio; l'efficacia di questo metodo nei bambini, ovvero la popolazione chiave per lo screening precoce, deve ancora essere valutata. I ricercatori vogliono anche esplorare la capacità di questo approccio di distinguere tra diversi profili di autismo e convalidarne l'applicazione in ambienti pratici come scuole o cliniche.
Questo progresso apre la strada a una rivoluzione nel campo della diagnosi dei disturbi dello sviluppo neurologico, combinando i progressi tecnologici con una conoscenza approfondita del comportamento umano.
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