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Terapie riabilitative robot mediate e predittive per il recupero delle malattie neurologiche

Riabilitazione robotica per il recupero delle malattie neurologiche

9 dic, 2022

Col terzo bando emanato da ARTES 4.0, nel 2020, viene cofinanziato tra gli altri iMOTORE, un progetto che si propone di rivoluzionare il mondo della riabilitazione attraverso l’introduzione di un robot per riabilitazione neurologica, facilmente installabile e trasportabile per il recupero dei pazienti che hanno subito un ictus, al quale integrare l’intelligenza artificiale per supportare il terapista nella pianificazione dei risultati della terapia per il recupero motorio.

HUMANWARE srl: dalla consulenza degli esordi alla ricerca e al mercato in ambito biomedicale

Il progetto ha avuto come capofila Humanware, un’azienda che nasce nel 1995 come spin off universitaria della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa. Fino ai primi anni 2000 Humanware collabora a progetti di ricerca e servizi qualificati come studio di ingegneria, poi decide di focalizzarsi nel settore biomedicale e di investire in particolare nelle tecnologie innovative a supporto della riabilitazione neuromotoria, ortopedica e cognitiva.

Nel 2016 Humanware entra nel mercato con un suo primo dispositivo: MOTORE, un robot planare per la riabilitazione robotica dell’arto superiore, progettato per facilitare il recupero neuromotorio e cognitivo.predit

Nel 2019 sviluppa grazie al cofinanziamento di ARTES 4.0 un secondo dispositivo, iMOTORE, più evoluto rispetto a MOTORE, con una versione software arricchita degli algoritmi di intelligenza artificiale per fornire un supporto decisionale al terapista e facilitare il percorso di recupero del paziente.

Accanto a Humanware, nel progetto sono state coinvolte una startup innovativa pisana, Mov’it, esperta di soluzioni robotiche, la Fondazione Don Gnocchi di Milano per la parte di validazione clinica, e due aziende spin off della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, Next Generation Robotics, con grande esperienza nel campo dell’elaborazione dati di intelligenza artificiale, e Dedalo Solutions, intervenuta nella fase di definizione dell’usabilità e dell’accettabilità del sistema in relazione alla sua accessibilità.

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MOTORE: un robot leggero e intelligente per il recupero motorio 

MOTORE, in commercio, è il robot portatile, facilmente installabile, autonomo, planare e aptico sviluppato da Humanware per la riabilitazione neuromotoria dell’arto superiore, in grado di aumentare l’efficacia della terapia di recupero a seguito di ictus o traumi cranici.

Quali sono le funzionalità del robot?

Si tratta di un sistema attivo a comportamento adattivo:

  • aiuta, asseconda o oppone resistenza al movimento del paziente in funzione delle sue necessità,

  • è capace di gestire e attenuare la spasticità,

  • è facile da usare e sicuro, consentendo al paziente di poter eseguire gli esercizi anche in autonomia,

  • è adatto anche per applicazioni di telemedicina. 

Inoltre, il paziente è stimolato con feedback audiovisivi e motori (ritorno di forza) con giochi divertenti all’interno di un percorso personalizzato, motivato dalla consapevolezza dei propri progressi e dalle sfide proposte nei giochi.

Per approfondire il tema della Robotica Applicata alla medicina leggi anche: "Robotica e Intelligenza Artificiale applicata al settore Sanitario"

MOTORE ha mostrato negli anni di essere efficace nel recupero dei pazienti che hanno subito un ictus.

Il dispositivo permette ai pazienti di interagire in numerosi scenari virtuali per la riabilitazione, di variare i parametri dei vari esercizi riabilitativi per adattarsi alle esigenze terapeutiche e di programmare preventivamente l’intera sessione riabilitativa permettendo al paziente di svolgere l’attività in autonomia, sebbene supervisionato da un operatore sanitario.

Con decine di installazioni in Italia, il dispositivo ha riscosso consensi tra il personale clinico, permettendo, inoltre, di razionalizzare i costi per la riabilitazione.

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iMOTORE per predire il livello di recupero funzionale del paziente

Durante i trattamenti con MOTORE è stata, e viene tuttora, registrata/raccolta una buona quantità di dati, in termini di misurazioni oggettive delle prestazioni durante gli esercizi e valutazioni mediante scale mediche: da qui l’idea di iMOTORE, ovvero quella di utilizzare, alla luce delle recenti applicazioni dell'intelligenza artificiale alla medicina, i dati raccolti con MOTORE per fare previsioni sui risultati della terapia in corso e indirizzarla in modo ottimale per conseguire il recupero del paziente.

L’Intelligenza artificiale elabora a dati raccolti durante l'utilizzo di un dispositivo per massimizzarne l'efficacia; grazie all’aumento dei dati clinici digitalmente disponibili e agli sviluppi delle tecniche di machine learning, è stata applicata anche alla medicina, e in particolare in ambiti relativi alla diagnostica. Nel Progetto iMOTORE queste tecniche sono state applicate al trattamento dell’ictus con l’intento di fornire un supporto decisionale al personale clinico.

iMOTORE integra l’intelligenza artificiale nella piattaforma robotica per predire il recupero motorio di ciascun paziente combinando i punteggi delle scale di valutazione clinica e alcuni parametri cinematici di riferimento (ad es. velocità media di esecuzione).

La collaborazione con la Fondazione Don Gnocchi di Milano

iMOTORE nasce per indagare in che modo l’intelligenza artificiale possa dare valore aggiunto alla robotica riabilitativa. Che la robotica sviluppi una serie di vantaggi in termini di recupero e di ricostruzione della plasticità motoria rispetto a un’attività riabilitativa convenzionale è ormai testimoniato da una serie di studi scientifici.

In particolare, uno di questi, svolto dalla Fondazione Don Gnocchi, si è basato sul confronto tra una validazione clinica di una terapia robotica e una terapia convenzionale, osservando la riabilitazione con alcune macchine tra cui MOTORE.

Lo studio a livello europeo è uno dei primi e più importanti perché ha analizzato oltre 220 pazienti trattati metà in terapia convenzionale e metà in terapia robotica, e perché ha dato la possibilità di individuare una serie di parametri quali-quantitativi che in genere non accompagnano le scelte del terapista, basate sull’esperienza e sulla competenza ma non su dati.

Il valore aggiunto della robotica nel sistema sanitario

Il valore aggiunto della robotica in questo settore è quello di dare indicazioni reali su quello che può essere il recupero, motorio, cognitivo, e di forze dell’arto superiore.

L’aspetto interessante è stato quello di capire come l’intelligenza artificiale potesse accrescere questo processo di miglioramento del recupero neuro-cognitivo e motorio in soggetti affetti da patologie neurologiche come ictus, provando quindi a sviluppare, e poi a validare, una predizione con algoritmi che facciano uso di machine learning e intelligenza artificiale, da adottare in un percorso di recupero motorio che sfrutti la robotica (riferito all’arto superiore). 

La realizzazione di iMOTORE si è sviluppata su due strade. La prima ha previsto la messa a punto di un predittore in grado di “indovinare” il livello di recupero funzionale che un dato paziente può ottenere alla fine della terapia, e l’altra ha invece definito lo sviluppo di un sistema di supporto decisionale capace di suggerire al terapista i parametri dell’esercizio da somministrare con il robot Motore, così da ottimizzare la terapia.

La collaborazione con il Don Gnocchi ha avuto il duplice obiettivo di fornire una base di dati iniziale, relativa ai tanti pazienti sui quali i dati sono stati raccolti nelle varie sedi italiane e corredata di scale cliniche, e della validazione clinica.

Analizzando la base di dati disponibile, è stato possibile cercare delle correlazioni tra le scale cliniche, che rappresentano le abilità del paziente da un punto di vista clinico, e i dati strumentali di MOTORE, che sintetizzano le performance dei pazienti mentre usano il robot facendo gli esercizi.

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I predittori, gli strumenti di previsione sviluppati per iMOTORE

Grazie a tali correlazioni è stato possibile fare delle previsioni sull’andamento della terapia. In base alla classificazione del paziente per età, genere, tipo di ictus che ha avuto, distanza temporale dall’evento e altre informazioni di dettaglio, e dopo aver raccolto dati sugli esercizi a inizio terapia, è possibile sviluppare un predittore, definito “predittore globale”, con il quale effettuare una prima previsione su scala clinica alla fine delle sessioni di esercizi che prevede la terapia riabilitativa.

L’intelligenza artificiale è molto importante perché riesce a classificare i pazienti e a predire quale possa essere, facendo il paziente parte di una data classe, il suo percorso di recupero, grazie ai tanti dati a disposizione. Già alla seconda seduta gli algoritmi, definiti sulla base di dati già disponibile, sono in grado di predire un percorso di recupero. 

Tale previsione andrà sempre più affinandosi via via che il paziente svolge più esercizi, ovvero man mano che si aggiungono test e accumulano dati, e potrà essere svolta in modo cadenzato alla fine delle varie sessioni di terapia per affinare di volta in volta l’algoritmo e ottenere una predizione sempre più realistica e verosimile, ovvero vicina all’obiettivo finale: si definisce in tal modo il “predittore locale”, inteso come affinamento successivo alla predizione globale iniziale.

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Il sistema di supporto decisionale

Sebbene i terapisti più esperti potrebbero non sentirne la necessità, un sistema automatico che suggerisca quali parametri della terapia utilizzare può sicuramente agevolare i terapisti meno esperti.

Gli algoritmi sviluppati con l’intelligenza artificiale e il machine learning, inseriti in un percorso robotico di riabilitazione, incontrano due tipi di bisogni: da una parte, per il paziente, la possibilità di personalizzare, quindi di adattare, lo scenario clinico sulle sue condizioni reali, in modo che la riabilitazione non risulti né eccessivamente complessa né inefficace né semplice rispetto alle sue possibilità e condizioni, e lo agevoli nella ripresa anche parziale della plasticità neuro-motoria e cognitiva e della sua autonomia – risultato difficilmente realizzabile in una terapia convenzionale, ed anche in una terapia robotica non accompagnata da meccanismi di predizione; dall’altra, per il terapista, la possibilità di avere un supporto decisionale

Per creare un sistema di supporto decisionale che possa suggerire i parametri dell’esercizio da svolgere con il robot MOTORE al terapista, si è partiti dalla base di dati a disposizione dal Don Gnocchi cercando di capire quali parametri i terapisti – presupposti esperti - selezionassero in funzione delle specificità del paziente in una data sessione, per trovare le dovute correlazioni.

Il sistema non fa altro che suggerire al terapista quali parametri utilizzare per l’esercizio da far fare al paziente durante la sessione. Sta poi al terapista accettarli o meno. Il supporto, in ogni caso, fornisce un grande recipiente di informazioni e di soluzioni al terapista il quale deciderà poi se avallare le scelte della macchina o meno.

Questo va incontro anche a quello che è il bisogno oggi nella riabilitazione: non fare una riabilitazione uguale per tutti, ma una riabilitazione personalizzata, utilizzando una terapia adattiva al paziente specifico, facente parte di una classe di appartenenza descritta da dati entro la quale è più facile per il terapista indirizzare i risultati al miglioramento, recupero e ripresa dell’autonomia specifici per quella classe.

 

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Gli obiettivi da raggiungere e le prospettive future

Nella fase di valutazione clinica, che è quella attuale, si cerca di capire qual è il livello di aderenza delle scelte del terapista a quelle che propone il sistema di supporto decisionale. 

Una successiva fase del progetto vede la Fondazione Don Gnocchi impegnata nella valutazione di 30 nuovi pazienti secondo un protocollo condiviso con Humanware, allo scopo di riuscire a ottenere una seconda versione dell’algoritmo in grado di affinare i dati e renderlo ancora più vicino e verosimile, con un ordine di grandezza della predizione molto più avanzato.

L’obiettivo è quello di ottenere, grazie al sistema di supporto decisionale e all’ottimizzazione della terapia per mezzo dell’intelligenza artificiale, che il recupero raggiunto dal paziente sia uguale o migliore di quello previsto con il predittore globale. E, oltre a questo, l’obiettivo è anche quello che il progetto rappresenti un primo concreto studio scientifico che attesti la bontà di una forte coesione tra robotica e intelligenza artificiale. Altri sistemi sono presenti in dispositivi di riabilitazione, anche se non robotici, ma non supportati da una base scientifica solida con un numero importante di dati, una successiva validazione clinica e un comitato etico (attivato dalla Fondazione Don Gnocchi) come lo è iMOTORE.

iMOTORE è il primo studio in Europa che lega l’intervento della robotica riabilitativa all’intelligenza artificiale e al machine learning allo scopo di dare risposte più appropriate ai due end-user, pazienti e terapisti, che operano nel corso delle sessioni terapeutiche. Come tale potrebbe diventare lo strumento di riferimento in futuro nel mercato europeo.

 

Scritto da

Enza Spadoni
Enza Spadoni

Innovation Manager presso l'istituto di Bio-Robotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa e Responsabile Comunicazione&Marketing ARTES 4.0

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