Un nuovo strumento fornisce previsioni più accurate nei casi di TBI e apre la strada a una valutazione forense più rigorosa
Un gruppo di ricerca dell’Università di Oxford, in collaborazione con Thames Valley Police, National Crime Agency, John Radcliffe Hospital, Lurtis Ltd. e Università di Cardiff, ha sviluppato un sistema innovativo basato su intelligenza artificiale (IA) e modelli fisici avanzati per supportare le indagini forensi sulle lesioni cerebrali traumatiche (TBI). Lo studio, pubblicato su Communications Engineering, presenta un modello di apprendimento automatico in grado di fornire previsioni più precise sugli esiti delle lesioni cerebrali in contesti di aggressione documentati. Questo approccio potrebbe migliorare la coerenza delle analisi e assistere forze dell’ordine e specialisti nella valutazione dei traumi cranici.
Le lesioni cerebrali traumatiche rappresentano una sfida rilevante per la medicina legale e il sistema giudiziario. Secondo dati internazionali, un’elevata percentuale di incidenti con esito mortale o con gravi danni neurologici è correlata a impatti violenti al cranio. Stabilire se un determinato impatto possa aver causato lesioni specifiche è fondamentale nel determinare responsabilità penali o civili. Tuttavia, la valutazione forense del TBI si basa spesso su interpretazioni soggettive di radiografie, esami clinici e testimonianze. L’introduzione di un modello computazionale capace di unire elementi di biomeccanica e IA potrebbe aumentare la consistenza delle conclusioni, riducendo il margine di errore.
La tecnologia presentata integra un modello computazionale meccanicistico del capo e del collo, progettato per simulare diversi tipi di impatto (ad esempio pugni, schiaffi o urti contro superfici rigide). Tale modello produce una stima dell’entità dello stress e della deformazione nei tessuti cranici. Tuttavia, questa previsione isolata non permette di determinare con certezza se la lesione si sia effettivamente verificata. Per colmare tale lacuna, è stato aggiunto uno strato di intelligenza artificiale che elabora i risultati delle simulazioni insieme a dati anagrafici e fattori fisiologici della vittima (età, altezza, conformazione cranica), generando una previsione dell’eventuale danno, come fratture o emorragie intracraniche.
I ricercatori hanno addestrato il sistema su 53 rapporti di polizia raccolti in forma anonima, relativi a casi di aggressione con sospetti traumi cranici. I risultati indicano un’alta precisione nel predire:
- Fratture craniche: 94%
- Perdita di coscienza: 79%
- Emorragie intracraniche: 79%
Tali valori di accuratezza mostrano sia un’alta sensibilità sia una bassa incidenza di falsi positivi, aspetto cruciale per le applicazioni forensi. Secondo gli studiosi, ogni nuovo caso analizzato contribuirà a migliorare l’affidabilità del modello, poiché i sistemi di apprendimento automatico traggono beneficio dall’ampliamento dei dati.
L’uso di un quadro biomeccanico, unito all’IA, fornisce agli investigatori uno strumento oggettivo per valutare la correlazione tra un evento di aggressione e la lesione riscontrata. Tra le potenziali applicazioni si evidenziano:
- Supporto ai processi penali: Confrontare le dinamiche ipotizzate dagli inquirenti con i risultati del modello potrebbe chiarire se la forza applicata sia compatibile con il trauma osservato.
- Identificazione delle situazioni ad alto rischio: Le previsioni del sistema potrebbero aiutare a individuare i contesti in cui la probabilità di lesioni gravi risulta più elevata, migliorando le strategie di prevenzione.
- Collaborazione con la comunità medica: La stessa tecnologia può essere impiegata per valutazioni cliniche, integrando i referti radiologici e migliorando la definizione del quadro patologico.
Nonostante i risultati incoraggianti, gli autori sottolineano che il modello non sostituisce l’esperto forense o il medico legale. L’analisi umana rimane indispensabile per convalidare le prove e interpretare le circostanze di ciascun caso. Inoltre, la qualità delle previsioni dipende dalla completezza e accuratezza dei dati forniti al sistema, inclusi parametri anatomici e dinamiche precise dell’evento traumatico.
La sperimentazione attuale crea i presupposti per ulteriori studi che potrebbero aumentare la versatilità del modello. Il dottor Michael Jones, ricercatore presso l’Università di Cardiff, afferma che ogni nuovo dato contribuisce a una miglior comprensione della correlazione tra la dinamica dell’impatto e l’effetto sui tessuti cerebrali. In prospettiva, la tecnologia potrebbe essere applicata in settori come l’ingegneria della sicurezza, lo sviluppo di dispositivi di protezione individuale e la ricerca medica sui traumi cranici.
L’integrazione di intelligenza artificiale e approcci fisico-biomeccanici rappresenta un avanzamento significativo nelle procedure di indagine forense sui traumi cranici traumatici. Il metodo delineato dall’Università di Oxford e i suoi partner potrebbe offrire un nuovo strumento oggettivo alle forze dell’ordine e agli specialisti forensi, rendendo le analisi più accurate e replicabili.Con ulteriori validazioni e il coinvolgimento di professionisti del settore, questa soluzione potrebbe essere integrata nei protocolli di valutazione delle lesioni craniche, offrendo un supporto oggettivo nell’interpretazione dei casi giudiziari e nella tutela della salute pubblica.
