Un segnale di Parkinson si può notare nei disegni: le irregolarità da osservare

Disegnare una spirale o tracciare forme che si ripiegano ad angolo retto, come quelle di un meandro, può nascondere un segnale di Parkinson. Lo evidenziano i risultati di un nuovo studio pubblicato sulla rivista Discover Computing che ha individuato come alcune irregolarità nel modo in cui queste figure vengono riprodotte riflettano sottili differenze nel controllo motorio e nella coordinazione della mano. “Questi lievi cambiamenti motori possono passare inosservati o essere interpretati erroneamente” spiega il ricercatore Ishan Ayus del stituto Nazionale di Tecnologia di Jamshedpur, in India, e primo autore dello studio. “La loro analisi, attraverso penne e dispositivi di acquisizione digitalizzata, può invece catturare anomalie motorie con elevata sensibilità”.

Per identificare queste anomalie, i ricercatori hanno utilizzato i dati di un precedente studio condotto in Brasile, che aveva coinvolto 66 persone, di cui 31 con una diagnosi di Parkinson. Ai partecipanti era stato chiesto di riprodurre spirali e meandri con una penna intelligente, in grado di acquisire l’immagine della figura e registrare allo stesso tempo i segnali relativi al movimento della mano.

Quelle immagini e i dati dinamici sono stati analizzati con diversi sistemi di intelligenza artificiale, portando a individuare quali caratteristiche di disegni e movimenti permettevano di distinguere le persone con Parkinson dai soggetti sani.

Cosa cambia nei disegni di spirali e meandri

Tra le caratteristiche del modo in cui si disegnano spirali e meandri, le differenze associate al Parkinson riguardano soprattutto alcune anomalie nella direzione del tratto, nella stabilità nel movimento e gestione della penna.

Nel caso dei meandri, le variazioni più significative hanno interessato i passaggi angolari, che risultavano meno regolari, riflettendo la complessità del movimento laterale e verticale della penna insieme a variazioni nella presa.

Nelle spirali, invece, sono invece risultate particolarmente rilevanti le dinamiche di movimento multidirezionali, con una minore regolarità nel mantenimento della curvatura continua e nella progressione verso il centro.

Queste differenze sono emerse utilizzando i diversi sistemi di intelligenza artificiale, che hanno raggiunto un’accuratezza del 98,9% per i meandri e del 97,7% per le spirali nel distinguere le persone con Parkinson dai soggetti sani.

“Nel complesso, i risultati dimostrano che i due compiti indagano diversi aspetti della disfunzione motoria” osservano i ricercatori. “La loro integrazione con le informazioni ricavate dalle immagini e dai segnali relativi al movimento rafforza l’interpretazione della scrittura a mano come biomarcatore digitale non invasivo per la diagnosi del morbo di Parkinson”.