Da Orsina Fiorentini 
Gli ictus possono essere difficili da rilevare
I sintomi dell’ictus comprendono confusione, perdita parziale o completa del controllo del movimento, linguaggio confuso e diminuzione delle espressioni facciali.
“Gli studi dimostrano che circa il 13% degli ictus vengono trascurati nei reparti di emergenza e negli ospedali comunitari, mentre il 65% dei pazienti che non si sottopongono a un esame neurologico documentato soffrono di ictus non diagnosticati”, ha detto Kumar.
“Spesso, i segnali sono molto subdoli. Inoltre, se i primi soccorritori lavorano con persone che non appartengono alla loro razza o al loro sesso – in particolare donne e persone di colore – è più probabile che i segnali non vengano rilevati”.
“Questo tasso può essere più elevato nei centri regionali più piccoli. Poiché molti ictus si verificano a domicilio e l’assistenza primaria è spesso fornita dai primi soccorritori in circostanze non ideali, c’è un urgente bisogno di strumenti diagnostici in tempo reale e facili da usare. “
Come funziona la tecnologia
La nuova tecnologia basata sull’intelligenza artificiale utilizza la potenza del riconoscimento delle espressioni facciali per rilevare l’ictus analizzando la simmetria facciale e movimenti muscolari specifici, noti come unità di azione.
Il Facial Action Coding System (FACS), sviluppato inizialmente negli anni ’70, classifica i movimenti facciali mediante contrazione o rilassamento dei muscoli facciali, fornendo un quadro dettagliato per l’analisi delle espressioni facciali.
“Uno dei fattori principali che colpisce le persone con ictus è che i loro muscoli facciali di solito diventano unilaterali, quindi un lato del viso si comporta in modo diverso rispetto all’altro lato del viso”, ha detto De Oliveira.
“Disponiamo di strumenti di intelligenza artificiale e strumenti di elaborazione delle immagini in grado di rilevare eventuali cambiamenti nell’asimmetria del sorriso: questa è la chiave per il rilevamento nel nostro caso.”
In questo studio sono state utilizzate registrazioni video di esami dell’espressione facciale di 14 soggetti post-ictus e 11 controlli sani.
Prossimi passi
Il team prevede di sviluppare lo strumento per smartphone in un’app in collaborazione con gli operatori sanitari in modo che possa rilevare altre condizioni neurologiche che influenzano le espressioni facciali.
“Vogliamo essere il più sensibili e specifici possibile. Ora stiamo lavorando su uno strumento di intelligenza artificiale con dati aggiuntivi in cui terremo conto anche di altre malattie”, ha affermato Kumar.
“La collaborazione con gli operatori sanitari sarà fondamentale per integrare questa app nei protocolli esistenti di risposta alle emergenze, fornendo ai paramedici uno strumento efficace per il rilevamento precoce dell’ictus”.
I ricercatori dell’RMIT hanno collaborato a questa ricerca con l’Università statale di San Paolo in Brasile.
‘Espressioni facciali per l’identificazione post-ictus: uno studio pilotaÈ stato pubblicato in Computer Methods and Software in Biomedicine (DOI: 10.1016/j.cmpb.2024.108195).