L’Università della Florida presenta VisionMD, uno strumento di analisi video basato su intelligenza artificiale, progettato per migliorare la valutazione clinica dei disturbi del movimento, in particolare del morbo di Parkinson e del tremore essenziale. Il software, sviluppato da Diego Guarin del Fixel Institute for Neurological Disease, consente ai medici di ottenere in pochi secondi dati oggettivi e ripetibili sull’evoluzione dei sintomi motori, utilizzando semplici video registrati da smartphone, computer o videochiamate. Il progetto ha già trovato applicazione in Europa e apre nuove prospettive alla medicina personalizzata basata sulla visione artificiale.
L’analisi video automatica come risposta a una carenza di risorse cliniche
Il punto di partenza di VisionMD è un problema concreto: la mancanza di tempo e personale specializzato nei centri clinici per l’analisi dei video dei pazienti. Secondo Guarin, le registrazioni di attività motorie semplici, come il finger-tapping, contengono informazioni preziose sull’andamento della malattia e sulla risposta ai trattamenti. Tuttavia, finora queste analisi richiedevano l’intervento diretto di un neurologo, rendendo il processo lungo e soggettivo.
VisionMD automatizza completamente il flusso di lavoro: esegue metriche di movimento con precisione clinica e funziona interamente in locale, senza necessità di connessione a internet. Questo garantisce un alto livello di privacy, poiché nessun dato sensibile viene trasferito su cloud o reti esterne.
Uno strumento accessibile per neurologi di tutto il mondo
Il software è già in uso da parte di ricercatori e clinici in Germania, Spagna e Italia, che lo utilizzano per valutare pazienti con disturbi del movimento e ottimizzare terapie come la stimolazione cerebrale profonda (DBS). Tra questi vi è Florian Lange, neurologo all’Università di Würzburg, che sottolinea come VisionMD consenta di superare il problema della soggettività nella valutazione clinica. Se tre specialisti osservano lo stesso video, potrebbero dare valutazioni discordanti; il software invece restituisce misurazioni oggettive e ripetibili.
Il professor Martin Reich, esperto di neuroimaging presso lo stesso ateneo, ha evidenziato il vantaggio dell’applicazione nel contesto della DBS: variando i parametri dello stimolatore e analizzando i risultati, VisionMD permette di identificare in tempi brevi le configurazioni ottimali, semplificando notevolmente un processo noto per l’enorme quantità di combinazioni possibili.
Velocità, precisione e codice aperto: un modello per la sanità digitale
Uno dei punti di forza più apprezzati di VisionMD è la sua estrema semplicità d’uso: l’intero processo di analisi richiede solo pochi secondi per ogni video. Questo lo rende ideale per clinici con qualsiasi livello di competenza tecnica. La natura open-source del progetto consente inoltre ad altri sviluppatori e centri di ricerca di personalizzare il software, migliorarlo e integrarlo con nuove funzionalità.
Il team sta già lavorando all’espansione delle capacità del software, includendo nuove attività motorie comunemente utilizzate nella pratica clinica, per offrire un supporto ancora più completo alla diagnosi e alla valutazione dell’efficacia terapeutica.
VisionMD e il futuro della valutazione neurologica oggettiva
L’adozione di VisionMD dimostra come la sinergia tra intelligenza artificiale, visione artificiale e medicina clinica possa generare strumenti concreti e immediatamente utilizzabili, capaci di ridurre il margine d’errore umano e di migliorare l’accesso a cure personalizzate. La possibilità di eseguire valutazioni in locale, senza ricorrere a infrastrutture cloud complesse, rappresenta una svolta in termini di sicurezza, efficienza e scalabilità per le strutture sanitarie.
Nel contesto della neurologia, in cui i segni clinici sono spesso sottili e progressivi, la disponibilità di misurazioni oggettive e automatizzate può cambiare radicalmente la gestione del paziente, offrendo una base scientifica più solida per le decisioni terapeutiche e facilitando la ricerca clinica su larga scala.
