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Grafologia e salute: la scrittura può rivelare come stiamo

Un algoritmo esamina la scrittura di pazienti neurologici ricavandone informazioni sul loro stato di salute tramite il monitoraggio a distanza.

Si tratta di un innovativo sistema di telemedicina, frutto della ricerca di un team interdisciplinare dell’Università La Sapienza di Roma. La scrittura manuale, spiegano i ricercatori, “è un compito cognitivo e motorio acquisito particolarmente complesso, che consente di osservare alcune funzioni del cervello. Osservare la scrittura consente di individuare eventuali disfunzionalità neurologiche. I disturbi della scrittura emergono spesso in persone con malattie neurodegenerative, come il Parkinson e l’Alzheimer”. L’algoritmo di monitoraggio messo a punto alla Sapienza rileva alcuni “modelli” di scrittura associabili all’invecchiamento fisiologico di soggetti sani e viene proposto come alternativa alla visita ambulatoriale.

Questa ricerca ha coinvolto 156 persone sane e destrimane, suddivise in tre fasce di età: 51 giovani tra i 18 e i 32 anni, 40 adulti fra i 37 e i 57 anni, 63 persone in età adulta avanzata (62-90 anni). A ognuno di loro è stato chiesto di scrivere nome e cognome con una penna a sfera nera per 10 volte su un foglio di carta bianca, quindi di fotografare la propria firma con uno smartphone e inviarla ai ricercatori. “Il principale risultato scientifico del nostro studio – sottolinea Antonio Suppa, coordinatore del progetto – consiste nell’accuratezza dell’analisi automatica della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale, in grado di obiettivare la progressiva riduzione di ampiezza dei caratteri dovuta all’invecchiamento fisiologico e, quindi, di attribuire ogni campione di scrittura a una specifica fascia d’età dell’autore”.

“Sebbene ricerche precedenti avessero già dimostrato cambiamenti nella destrezza della scrittura, legati all’aumento dell’età, per analizzare una grande quantità di dati nell’ambito della telemedicina si rendevano necessari approcci basati su tecniche di analisi più complesse come il machine learning”, sottolinea Suppa. “L’analisi della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale – chiosa Simone Scardapane, co-autore dello studio – è stata svolta grazie all’utilizzo di una rete neurale convoluzionale, ovvero una rete artificiale specializzata per l’elaborazione di immagini e segnali digitali, in grado di convertire automaticamente i caratteri in parametri di interesse”.

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