Wearable e Vita Quotidiana: come i sensori indossabili trasformano l’assistenza agli anziani

L'invecchiamento della popolazione è uno dei grandi temi della nostra epoca. In tutto il mondo aumenta il numero di persone con più di 65 anni e, con esso, cresce il bisogno di soluzioni che permettano di vivere in autonomia il più a lungo possibile. In questo scenario, i sensori indossabili - dagli smartwatch agli auricolari intelligenti, dai braccialetti fitness agli stessi smartphone - promettono di rivoluzionare il monitoraggio della salute, riconoscendo in automatico le Attività della Vita Quotidiana (ADL, dall'inglese Activities of Daily Living).

Che cosa sono le ADL

Le ADL di base comprendono sei azioni fondamentali:

1. Igiene personale (lavarsi le mani, lavarsi i denti, pettinarsi).

2. Alimentazione (mangiare con le posate o con le mani).

3. Bere (portare un bicchiere o una tazza alla bocca).

4. Spostamenti o transizioni posturali (alzarsi da una sedia, mettersi a letto, sedersi).

5. Vestirsi (indossare o togliere un capo di abbigliamento).

6. Uso del bagno (andare in toilette, azionare lo sciacquone).

Saper svolgere queste attività in modo indipendente è indice di buona salute; un cambiamento improvviso o graduale può segnalare l'insorgere di malattie o il bisogno di assistenza aggiuntiva.

Perché monitorarle con i wearable

• Prevenzione: riconoscere precocemente cali di attività - per esempio una diminuzione dei pasti - può rivelare problemi di malnutrizione o apatia.

• Sicurezza: il monitoraggio continuo permette di rilevare deviazioni dalla routine, riducendo il rischio di cadute o di incidenti domestici.

• Supporto ai caregiver: i dati in tempo reale consentono a familiari e operatori sanitari di intervenire tempestivamente, anche a distanza.

Come funzionano i sistemi di riconoscimento

1. Raccolta dei segnali: gli accelerometri, i giroscopi e i microfoni presenti negli indossabili catturano movimenti, vibrazioni e suoni.

2. Elaborazione a bordo o in cloud: algoritmi di intelligenza artificiale analizzano i dati in finestre di pochi secondi per identificare schemi tipici di ogni attività.

3. Classificazione dell'evento: l'output è l'etichetta dell'attività (es. "mangiare", "lavarsi i denti").

4. Notifica: in caso di anomalie o mancate attività, il sistema invia alert a smartphone o piattaforme di telemedicina.

Lo stato dell'arte

Negli ultimi anni la ricerca ha compiuto passi da gigante:

• Sono stati analizzati quasi 60 studi focalizzati sulle ADL con wearable.

• Smartwatch e smartphone risultano i dispositivi più utilizzati grazie alla diffusione capillare e ai sensori già integrati.

• Le attività più facili da riconoscere sono mangiare (oltre 25 studi), igiene delle mani o dei denti (circa 24 studi) e bere (circa 20 studi). I gesti sono ripetitivi e ben rilevabili dai sensori di movimento.

• Maggiore difficoltà - e quindi minor numero di lavori - per vestirsi, fare il bagno o andare in toilette: richiedono dispositivi water‑proof, pongono sfide di privacy e generano movimenti più complessi o deboli.

• Solo un lavoro su otto coinvolge realmente anziani durante la sperimentazione. La maggior parte degli algoritmi è addestrata su giovani adulti, ponendo interrogativi sulla reale generalizzazione dei modelli.

Sfide aperte

1. Varietà delle persone: età, mobilità ridotta, utilizzo di ausili (es. deambulatori) modificano la gestualità e possono confondere i modelli.

2. Qualità del dato: in ambienti domestici i sensori registrano rumore (suoni di fondo, movimenti casuali) che rende difficile l'analisi.

3. Privacy: attività legate a bagno e cura personale richiedono soluzioni non invasive e rispetto della dignità.

4. Raccolta di dataset rappresentativi: servono database con partecipanti anziani, registrazioni di lungo periodo e annotazioni affidabili.

5. Usabilità: dispositivi troppo ingombranti o da ricaricare spesso vengono abbandonati; occorrono design ergonomici e batterie di lunga durata.

Prospettive future

• Algoritmi auto‑apprendenti (self‑supervised learning) capaci di adattarsi al singolo utente senza lunghe fasi di calibrazione.

• Fusioni multimodali: combinare movimento, audio, Wi‑Fi e posizionamento indoor per aumentare l'accuratezza.

• Feedback personalizzati: suggerimenti vocali o vibrazioni delicate che incoraggino l'utente a completare una routine mancata.

• Integrazione con la telemedicina: condivisione automatica dei dati con medici di famiglia e piattaforme sanitarie per valutazioni cliniche.

• Standard di valutazione comuni, affinché i risultati dei diversi gruppi di ricerca siano comparabili e traducibili in prodotti commerciali.

Conclusioni

I sensori indossabili rappresentano una delle soluzioni più promettenti per sostenere l'invecchiamento in salute. Riconoscere le Attività della Vita Quotidiana in modo accurato permette di intervenire prima che piccoli segnali diventino problemi gravi, riducendo costi sanitari e migliorando la qualità di vita di milioni di persone. Restano da affrontare sfide tecnologiche, etiche e di usabilità, ma la direzione è tracciata: un futuro in cui la tecnologia diventa alleata discreta e affidabile del nostro benessere quotidiano.
FONTE