I dispositivi indossabili possono aiutare a monitorare la salute del cervello?

Ogni giorno smartwatch e smartphone registrano una grande quantità di informazioni: quante ore dormiamo, quanti passi facciamo, come varia la frequenza cardiaca di giorno e durante la notte, fino alla qualità dell’aria e alle condizioni meteorologiche.

Abbiamo parlato anche di tessuti intelligenti in un nostro precedente articolo, un'altra frontiera del monitoraggio della salute attraverso dispositivi indossabili.

Un dispositivo indossabile di uso quotidiano potrebbe quindi rivelarsi utile anche per monitorare lo stato di salute del cervello? Questa domanda è al centro di una ricerca condotta presso l’Università di Ginevra, dove i ricercatori dei laboratori di Quality of Life Technologies e di Cognitive Aging hanno provato a capire se i dispositivi indossabili, che molte persone utilizzano abitualmente, possano fornire informazioni utili per seguire nel tempo le variazioni delle funzioni cognitive e degli stati affettivi.

Il monitoraggio continuo di questi aspetti è, infatti, fondamentale per comprendere lo stato di salute cerebrale: una condizione in continuo mutamento, influenzata da variabili fisiologiche, comportamentali e ambientali e valutata per mezzo di strumenti come test neuropsicologici e questionari che, per loro natura, hanno il limite di restituire soltanto una fotografia istantanea, senza coglierne le oscillazioni nel tempo.

Lo studio: dieci mesi di monitoraggio con i dispositivi indossabili

La ricerca, pubblicata sulla rivista npj Digital Medicine, è stata realizzata nell'ambito del progetto Providemus alz, uno studio che combina la rilevazione continua di informazioni attraverso dispositivi indossabili con valutazioni trimestrali delle funzioni cognitive e degli stati affettivi.

L'obiettivo era verificare se i dati raccolti passivamente fossero in grado di prevedere gli esiti delle valutazioni cognitive e affettive effettuate periodicamente.

Per dieci mesi i ricercatori hanno seguito 82 adulti cognitivamente sani, residenti in Svizzera e nelle regioni francesi limitrofe. Tutti i partecipanti hanno utilizzato uno smartwatch e un'applicazione installata sul proprio smartphone, permettendo la raccolta di informazioni relative all'attività fisica, al sonno, alla frequenza cardiaca, alle condizioni meteorologiche, alla qualità dell'aria e all'esposizione agli inquinanti atmosferici, per un totale di 40 variabili.

Parallelamente, ogni tre mesi, i partecipanti hanno completato questionari validati e test cognitivi che hanno permesso di misurare 21 indicatori dello stato di salute cerebrale; tra questi, memoria, attenzione, velocità di elaborazione delle informazioni, flessibilità cognitiva, controllo inibitorio, ragionamento, e inoltre ansia, depressione, stress, nervosismo, irritabilità, ostilità, affettività positiva e negativa.

L'intelligenza artificiale per analizzare i dati sulla salute raccolti dai dispositivi indossabili

Per verificare il valore dei dati raccolti passivamente, i ricercatori hanno sviluppato modelli di machine learning capaci di prevedere i risultati dei test cognitivi e dei questionari. Un altro obiettivo era quello di verificare la capacità predittiva dei modelli sia per persone mai osservate prima, che per seguire l'evoluzione della stessa persona nel corso del tempo.

Nel complesso, i modelli elaborati hanno permesso di prevedere, con bassi margini di errore, numerosi indicatori cognitivi e affettivi. Gli esiti soggettivi, riportati direttamente dai partecipanti per mezzo dei questionari (ad esempio il livello di ansia o di umore percepito), si sono rivelati più facili da prevedererispetto a quelli oggettivi.
Questi ultimi, cioè i risultati dei test cognitivi, sono invece più difficilmente prevedibili perchè le prestazioni della stessa persona variano maggiormente e da una valutazione all'altra.

Le analisi hanno inoltre evidenziato che le variabili ambientali, come le condizioni meteorologiche e gli inquinanti atmosferici, contribuiscono soprattutto a spiegare le differenze tra individui. Al contrario, quando l'obiettivo è seguire l'evoluzione della stessa persona nel tempo, assumono maggiore rilevanza le variabili fisiologiche e comportamentali, in particolare il sonno – di cui abbiamo parlato anche in un nostro precedente articolo sul pigiama intelligente – la frequenza cardiaca e i ritmi biologici.

Ma quali sono le informazioni che contribuiscono maggiormente alla capacità predittiva dei modelli? Un risultato che gli Autori ritengono interessante evidenzia come, considerando separatamente cognizione e stati affettivi, le informazioni raccolte abbiano un peso diverso; gli aspetti cognitivi sono associati soprattutto alle condizioni meteorologiche, agli inquinanti atmosferici e alla frequenza cardiaca registrata nell'arco delle 24 ore; gli stati affettivi invece mostrano un legame più marcato con la frequenza cardiaca durante il sonno, oltre che con il meteo e la frequenza cardiaca complessiva.

Una nuova prospettiva per il monitoraggio della salute cerebrale

Secondo i ricercatori, il principale contributo dello studio è quello di mostrare come da dati raccolti passivamente attraverso dispositivi di uso comune si possano dedurre le variazioni del benessere emotivo e cognitivo nella vita quotidiana. Gli Autori precisano che la natura osservazionale dello studio non permette di stabilire relazioni causali, ma solo associative; tuttavia lo studio ha il pregio di suggerire una nuova prospettiva per il monitoraggio della salute cerebrale, normalmente osservata attraverso visite e test eseguiti a distanza di mesi o anni.

Questi risultati permettono di immaginare rilevazioni continue, basate sull’analisi di tracce digitali lasciate quotidianamente e suggeriscono che, in futuro, il monitoraggio passivo attraverso smartwatch e smartphone potrebbe affiancare la valutazione clinica. Se questi risultati saranno confermati da studi più ampi, i dispositivi indossabili potrebbero diventare strumenti semplici e poco invasivi per seguire l'evoluzione del benessere cognitivo ed emotivo nel tempo.