Dall’Università La Sapienza di Roma arriva un nuovo studio grazie al quale sarà possibile valutare lo stato di salute dei pazienti neurologici attraverso la loro scrittura. Lo studio, coordinato da Antonio Suppa del Dipartimento di neuroscienze umane della Sapienza, si basa su un sistema di telemedicina che usa l’analisi della scrittura attraverso algoritmi di machine learning. 
Allo studio hanno partecipato 156 persone sane e destrimane suddivise per età: un gruppo di 51 giovani tra i 18 e i 32 anni, un gruppo di 40 persone dai 37 ai 57 anni, e 63 persone tra i 62 anni e i 90 anni.
A queste persone è stato chiesto di scrivere per 10 volte il proprio nome con una penna nera su un figlio bianco, e poi di fotografare le scritte e mandarle con lo smartphone ai ricercatori, che attraverso l’analisi della loro calligrafia ha analizzato a distanza il loro stato di salute.
La scrittura a mano come metodo di analisi e prevenzione di eventuali disturbi
La ricerca, pubblicata sulla rivista Frontiers in Aging Neuroscience e realizzata insieme ai Dipartimenti di ingegneria dell’informazione, elettronica e telecomunicazioni della Sapienza, dell’Irccs Neuromed di Pozzilli (Isernia) e del Dipartimento di neurologia dell’università di Cincinnati in Ohio, parte dal presupposto per cui la scrittura a mano sia “un compito cognitivo e motorio acquisito di particolare complessità, che offre un’interessante finestra di osservazione sulle funzioni del cervello”, spiegano i ricercatori.
“Per questo motivo monitorarla offre informazioni biologiche utili – continuano – soprattutto nei pazienti neurologici: i disturbi della scrittura sono infatti frequentemente osservati in persone con malattie neurodegenerative, tra cui la malattia di Parkinson (micrografia) e la malattia di Alzheimer (agrafia)”. Il sistema di monitoraggio della salute attraverso la scrittura si basa sul rilevamenti di alcuni modelli di scrittura attribuibili all’invecchiamento fisiologico di soggetti sani, e viene descritto come un’alternativa alla consueta valutazione clinica ambulatoriale”.
A spiegare la finalità dello studio è Antonio Suppa, il quale ha dichiarato che “il principale traguardo scientifico del nostro studio consiste nella 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“.
Gli fa eco Simone Scardapane, coautore dello studio, il quale ha affermato: “L’analisi della scrittura con algoritmi di intelligenza artificiale 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“.
