Si conclude SUPPORT HOPE – Health Optimization & Psychological Empowerment, progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale dedicato allo studio di nuove modalità di somministrazione di contenuti emozionali positivi e personalizzati nell’ambito dei percorsi di cura.
Realizzato dall’Università degli Studi dell’Aquila e da Philmark Informatica, SUPPORT HOPE integra competenze scientifiche e tecnologiche attraverso l’impiego di Intelligenza Artificiale, realtà virtuale, contenuti audiovisivi, questionari psicometrici e sensori biometrici.
➽ Obiettivo della ricerca è stato sviluppare e studiare un sistema per la somministrazione personalizzata di stimoli emozionali positivi, pensato in prospettiva per sostenere il tono dell’umore e il benessere psicologico di pazienti oncologici e con patologie croniche. Il progetto analizza le valutazioni soggettive e le reazioni fisiologiche associate alla fruizione dei contenuti, mentre la fase attuale di validazione sperimentale è prevista su volontari sani.
Una piattaforma per gestire il percorso sperimentale
In qualità di partner tecnologico, Philmark Informatica ha progettato l’architettura complessiva del sistema e sviluppato una piattaforma web multiprofilo capace di supportare le principali fasi della sperimentazione.
Attraverso la piattaforma, il personale medico e di ricerca può:
- organizzare e classificare gli stimoli audio e video;
- configurare le sessioni sperimentali;
- gestire utenti, profili e somministrazioni;
- acquisire questionari e valutazioni;
- monitorare lo svolgimento delle sessioni;
- consultare i dati raccolti;
- integrare dispositivi biometrici e contenuti in realtà virtuale.
Gli utenti coinvolti nella sperimentazione possono accedere al proprio profilo, compilare questionari prima e dopo ogni sessione, valutare i contenuti proposti e fruire degli stimoli attraverso un computer o un visore per la realtà virtuale.
La soluzione è stata sviluppata utilizzando tecnologie come Angular, Spring Boot, MySQL e MongoDB, all’interno di un ecosistema digitale progettato per mettere in relazione applicazioni, dispositivi, dati e algoritmi.
Il contributo di Kalyte: AI e Machine Learning per la personalizzazione
Nell’ambito delle attività tecnologiche del progetto, Kalyte – società di Philmark Group specializzata in Data Management, Data Science e Intelligenza Artificiale – ha contribuito allo sviluppo e all’addestramento dei modelli di AI, integrati nella piattaforma attraverso componenti cloud basate su AWS SageMaker.
Gli algoritmi sono stati progettati per elaborare le valutazioni iniziali dell’utente e individuare, all’interno di una libreria di contenuti, gli stimoli maggiormente coerenti con il suo profilo.
Il sistema può così generare una sequenza audiovisiva personalizzata e, al termine della fruizione, mettere in relazione le risposte raccolte attraverso i questionari con i parametri biometrici registrati durante la sessione.
L’elaborazione di questi dati consente di aggiornare lo scoring associato ai contenuti e di supportare la generazione di sessioni successive progressivamente più personalizzate.
Dai contenuti all’elaborazione dei dati biometrici
Durante la sessione sperimentale, l’utente visualizza i contenuti selezionati attraverso un computer oppure all’interno di uno scenario immersivo in realtà virtuale.
A seconda della configurazione adottata, i dispositivi collegati al sistema possono rilevare differenti parametri fisiologici e comportamentali, tra cui:
- movimento oculare;
- frequenza cardiaca;
- risposta psicogalvanica;
- sudorazione;
- temperatura cutanea;
- dati termografici;
- ulteriori reazioni associate alla fruizione dei contenuti.
Al termine della sessione, i dati acquisiti vengono correlati alle valutazioni soggettive e alle risposte fornite nei questionari. I modelli di Intelligenza Artificiale supportano quindi l’aggiornamento dello scoring degli stimoli e la selezione dei contenuti per le sessioni successive.
Un ecosistema tecnologico integrato end-to-end
SUPPORT HOPE ha consentito di completare una catena tecnologica composta da fasi tra loro interconnesse:
valutazione degli stimoli → costruzione del profilo emotivo → selezione tramite AI → fruizione anche in realtà virtuale → acquisizione psicometrica e fisiologica → aggiornamento dei punteggi → nuova personalizzazione
Il progetto ha portato alla realizzazione di un sistema integrato e funzionante in ambiente di sviluppo. I test end-to-end hanno verificato l’intera catena tecnologica, dalla generazione della sequenza tramite AI alla fruizione in realtà virtuale, dall’acquisizione dei dati biometrici al ricalcolo automatico dei punteggi.
Support HOPE rappresenta quindi un caso concreto di convergenza tra diverse tecnologie e competenze:
- Software Engineering;
- Cloud Computing;
- Intelligenza Artificiale e Machine Learning;
- Data Management;
- integrazione di sistemi;
- sensoristica biometrica;
- realtà virtuale;
- Digital Health.
Per Philmark Informatica e Kalyte, SUPPORT HOPE rappresenta un’importante esperienza nell’applicazione di tecnologie avanzate a un contesto di ricerca multidisciplinare, nel quale competenze informatiche, capacità di analisi dei dati e conoscenze scientifiche concorrono alla costruzione di nuovi strumenti sperimentali.
Ricerca e innovazione al servizio della Digital Health
SUPPORT HOPE conferma il valore della collaborazione tra università e imprese tecnologiche nello sviluppo di soluzioni capaci di trasformare modelli di ricerca, risultati scientifici e dati eterogenei in sistemi digitali concretamente utilizzabili nelle attività sperimentali.
Il progetto è stato finanziato dal PNC – Piano Nazionale per gli Investimenti Complementari al PNRR, nell’ambito di D3 4 Health – Spoke 3, coordinato da Sapienza Università di Roma.
DISCLAIMER: SUPPORT HOPE è un progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale. Il sistema realizzato è un prototipo e non costituisce un dispositivo medico né una terapia clinicamente validata. La fase attuale di validazione sperimentale è prevista su volontari sani; ogni eventuale futuro impiego clinico richiederà ulteriori attività di ricerca, validazione e specifici percorsi regolatori.
