Risultati

I soggetti 1 e 2 non presentano similitudini nei comportamenti nel tempo di osservazione, come evidenziato dall’analisi dei dati ricevuti dai sensori e riportati nel precedente par. 3.5.2 (Esempio di dati rilevati durante la sperimentazione).

In particolare dai dati raccolti nella seduta del giorno 5 luglio 2017 si nota, anche visivamente dai grafici sopra riportati in Figura 4.4, Figura 4.5, Figura 4.6 e Figura 4.9, la differenza dei movimenti eseguiti dai due bambini, ad esempio:

• il bambino 1 è stato monitorato per 12 minuti con il giocattolo Autocarro (Figura 4.4), ha eseguito movimenti dell’oggetto per il 13% del tempo, con gesti bruschi e prolungati, si evidenziano valori sFactor (accelerazione del movimento) con picchi fino a 0.8 ma con una media nel tempo di movimento pari a 13,6%;

• il bambino 2, esposto allo stesso monitoraggio (Figura 4.5) ha dimostrato minor interessamento al giocattolo, familiarizzandoci prima di muoverlo per poi giocarci soltanto per il 4% del tempo a disposizione, con gesti più moderati e meno prolungati, si notino i valori sFactor con pochi picchi fino a 0.9 e con media nel tempo di movimento pari a 12,5%;

con il giocattolo Super Wings si osservano comportamenti similari:

• il bambino 1 è stato monitorato per 12 minuti Figura 4.6, ha eseguito movimenti dell’oggetto per il 26% del tempo, con gesti bruschi e prolungati, si evidenziano valori sFactor con picchi fino a 1,1 con una media nel tempo di movimento pari a 15,6%;

• il bambino 2 ci ha giocato solo per l’11% del tempo e sempre con minor impeto del bambino 1 confermando in minor interesse al gioco con valori sFactor con picchi fino a 0.5 ma con una media nel tempo di movimento pari a 10,2% Da una sommaria visualizzazione dei tracciati risulta evidente che il bambino 1 è più interessato al gioco ma ha un comportamento più impulsivo compiendo gesti bruschi e prolungati nel tempo, rispetto al bambino 2 che ha dimostrato minor interesse al gioco e minor impeto nei movimenti. La valutazione delle ragioni di tale attenzione ai giocattoli, dei movimenti effettuati e dell’intensità dei movimenti, resta di competenza del terapista. Indubbiamente il campione limitato a solo due pazienti ed il breve tempo di osservazione sono serviti a capire quanto l’applicazione sia in grado di acquisire informazioni molto dettagliate ma non sufficienti per una analisi e diagnosi clinica.

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5 Conclusioni

Questo documento ha presentato una panoramica di alcuni degli usi passati e presenti della tecnologia nella diagnosi, nel trattamento e nello studio generale dei disturbi dello spettro autistico e delle condizioni associate, nonché suggerendo eventuali future istruzioni di ricerca.

Vale la pena sottolineare che, mentre una grande quantità di tecnologie diverse sono state sviluppate e dimostrate essere più o meno efficaci e rilevanti per il trattamento dell’autismo, ci sono ancora molti aspetti carenti nella valutazione approfondita dei disturbi dello spettro autistico. Per quanto una tecnologia possa apparire di successo sulla carta o nelle prime fasi di sperimentazione, solo un’esposizione prolungata ai pazienti con autismo può rivelare il suo vero grado di utilità. Molti problemi pratici sorgono infatti quando si sperimentano nuove tecnologie per i bambini con autismo. Detto questo, l’uso della tecnologia in autismo può fare e farà una grande differenza nella diagnosi e nel trattamento.

In questo progetto di tesi è stato studiato come gli attuali progressi nell’ICT consentano un terreno fertile per lo sviluppo di tecnologie legate all’osservazione dei disturbi dello spettro autistico. Il progetto realizzato ha permesso di creare oggetti in grado di misurare le azioni cinematiche dei soggetti affetti da questa sindrome.

Come indicato nell’introduzione questo progetto si colloca in un settore non esplorato dalla lettura scientifica, quindi si può considerare valevole solo per quanto riguarda gli scopi e gli sviluppi tecnologici. Per quanto riguarda invece le conclusioni cliniche si rendono necessarie maggiori sperimentazioni, su un campione di pazienti più ampio, con tempi di osservazione più lunghi e sotto supervisione degli specialisti della sindrome dello spettro autistico.

In questo progetto è stato valutato lo sviluppo di un sistema completo composto da hardware, software ed ecosistema informatico per l’acquisizione del movimento su oggetti maneggiati da persone affette da disturbi dello spettro autistico. La fase di raccolta dei dati, elaborazione ed invio sulla rete internet tramite Wi-Fi, con l’impiego delle varie tecnologie per il motion capture e l’Internet of Things, grazie all’Information and Communication Technologies, con i suoi protocolli descritti in questa relazione, si considera efficacemente realizzato lo sviluppo, infatti i movimenti vengono rilevati e la loro visualizzazione a fine di analisi è possibile anche da remoto. L’analisi permette di focalizzare tempi di movimento anche brevissimi, data

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l’acquisizione del moto ogni 40ms, selezionando la “porzione di grafico” che il terapista ritiene interessante per decifrare movimenti o azioni anomale e ricostruire il contesto degli eventi, come mostrato nel paragrafo “Sperimentazione”. Il sistema sicuramente ovvia alle criticità degli altri sistemi di motion capture attualmente impiegati perché non obbliga ad avere il paziente nell’area visiva di una telecamera, o a fargli indossare marker o altri dispositivi, né a verificare i comportamenti che esso ha utilizzando un tablet, tanto per citare i sistemi più recenti, bensì a rilevarne i movimenti nei suoi momenti di normale attività come il giocare, oggetto di questa sperimentazione, ma si potrebbero ipotizzare molte altre applicazioni non ludiche come l’uso di normali oggetti quotidiani.

La valutazione clinica dei dati raccolti spetta, come già riferito, al terapista che ne ha le competenze, il progetto può essere uno strumento ideale per la rilevazione dei dati e, comunque, per facilitarne la lettura ma sarà necessario sviluppare dei software dedicati, con grafica evoluta, basati sulla “realtà aumentata” (AR), con l’utilizzo di reti neurali che partendo dal sistema integrato qui descritto, potranno fornire al terapista assistenza nella valutazione e diagnosi e immagini elaborate con i dati raccolti.