Sviluppo di un sistema di riabilitazione dell’equilibrio per gli anziani, basato su IMU e AI: formazione personalizzata e strategie preventive

Lo sviluppo di un sistema di riabilitazione dell'equilibrio per gli anziani, che integra il rilevamento dell'unità di misurazione inerziale (IMU) e l'intelligenza artificiale (AI). I componenti tecnici chiave e la metodologia sono i seguenti:

Fondamento tecnologico:

I sensori IMU verranno utilizzati per monitorare e valutare il movimento e la postura umana. Questi sensori rilevano il movimento attraverso accelerometri, giroscopi e magnetometri, consentendo un'analisi precisa dell'andatura.

L'intelligenza artificiale e le reti generative avversarie (GAN) elaboreranno i dati per personalizzare i regimi di allenamento in base alle caratteristiche fisiologiche e di movimento dell'individuo.

Un sistema di motion capture 3D Vicon verrà utilizzato insieme alle IMU per la convalida e la raccolta dei dati durante la fase di sviluppo.

Fasi della ricerca:

Anno 1: sviluppo di un sistema di allenamento dell'andatura basato sull'intelligenza artificiale utilizzando le IMU. Ciò comporta la creazione di un database dell’andatura e di protocolli di allenamento dell’equilibrio utilizzando movimenti bilaterali e unilaterali.

Anno 2: Ottimizzazione del sistema di formazione utilizzando AI e GAN per diversificare i dati e migliorare l'efficacia della formazione.

Anno 3: validazione clinica del sistema confrontando i risultati tra i partecipanti sottoposti ad allenamento basato sull'IMU rispetto ad esercizi fisici standard.

Protocolli di allenamento:

Ambiente Exergame: i partecipanti si impegnano in esercizi all'interno di un ambiente virtuale, che imita le condizioni del mondo reale ma include elementi artificiali per sfidare l'equilibrio e la coordinazione.

Allenamento per l'equilibrio: l'allenamento basato sullo skateboard si concentra sui movimenti unilaterali delle gambe, monitorati dalle IMU per fornire feedback e regolare la difficoltà in base alle prestazioni.

Analisi dei dati:

Dati sull'andatura: AI e GAN vengono utilizzati per generare profili di andatura personalizzati, che verranno inseriti nel sistema di allenamento.

Analisi statistica: vari test statistici (ad esempio ANOVA) valuteranno l'efficacia del sistema rispetto ai metodi di riabilitazione convenzionali.

Questo sistema mira a fornire agli anziani una riabilitazione personalizzata, riducendo il rischio di cadute e migliorando la qualità della vita.