La tecnologia MAIJU valuta in tempo reale posture e progressi del bambino
Un gruppo di ricerca dell’Università di Helsinki e dell’Ospedale Pediatrico Universitario di Helsinki ha realizzato un sistema denominato MAIJU (Motor Assessment of Infants with a Jumpsuit), progettato per osservare l’evoluzione motoria dei bambini direttamente a casa. Questo approccio combina un indumento dotato di sensori con tecniche di intelligenza artificiale (IA), consentendo di raccogliere dati in modo oggettivo e non invasivo, anche durante le normali attività quotidiane.
Nel primo anno di vita, lo sviluppo motorio rappresenta un indicatore fondamentale della maturazione neurologica. La valutazione dei movimenti spontanei, come rotolare, gattonare, mettersi seduti e camminare, consente di individuare eventuali segnali di ritardi nello sviluppo. Tradizionalmente, tali controlli avvengono mediante osservazioni cliniche periodiche o sulla base delle descrizioni fornite dai genitori. Tuttavia, questi metodi possono essere soggetti a variabili come tempistiche limitate, stress da visita medica e differenze interpretative tra i singoli operatori.
La tuta MAIJU offre la possibilità di estendere il monitoraggio, acquisendo dati direttamente nell’ambiente domestico, durante il gioco libero o le routine giornaliere. L’obiettivo è rilevare precocemente ogni eventuale anomalia, in modo da attivare interventi di riabilitazione o ulteriori accertamenti.
Il sistema comprende un indumento equipaggiato con sensori che registrano la posizione e i movimenti del bambino. I segnali raccolti vengono interpretati per riconoscere posture e schemi motori diversi. Questo consente di documentare il raggiungimento di alcune tappe centrali dello sviluppo, come la capacità di sedersi autonomamente o la fase di gattonamento.
Un aspetto rilevante è la quantificazione del tempo che il neonato trascorre in ciascuna postura. L’analisi di queste informazioni, in correlazione con l’età e il contesto, fornisce indicazioni sulla progressione delle abilità motorie e su potenziali disallineamenti rispetto a standard di riferimento, come quelli definiti dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS).
Per validare l’efficacia del dispositivo, i ricercatori hanno realizzato uno studio su 134 neonati, di età compresa tra i 4 e i 22 mesi, effettuando 620 misurazioni domiciliari. I dati generati dagli algoritmi dell’indumento sono stati confrontati con le valutazioni di specialisti e con uno studio internazionale sullo sviluppo motorio, coordinato dall’OMS. Il confronto ha mostrato un alto livello di concordanza tra l’IA e il giudizio clinico umano. In tutte le fasi analizzate: seduta autonoma, gattonamento, passaggio alla posizione eretta e primi passi, i risultati offerti dal sistema si sono rivelati accurati.
I ricercatori hanno inoltre introdotto un indice denominato BIMS (Baba Infant Motor Score), un parametro che rappresenta la maturazione motoria globale del bambino. Basato su registrazioni minute-to-minute, l’indice BIMS permette di tracciare in modo continuativo l’avanzamento delle abilità, al posto di limitarsi a singoli esami clinici.
La tuta intelligente, definita dagli autori come non invasiva, consente di raccogliere dati mentre il bambino svolge le sue attività quotidiane a casa, evitando la necessità di frequenti esami ospedalieri. Questa strategia riduce il rischio che l’ambiente clinico influenzi i comportamenti motori del bambino, garantendo un ritratto più fedele delle sue competenze.
Secondo Sampsa Vanhatalo, professore all’Università di Helsinki e responsabile dello studio, lo scopo è rendere la valutazione dello sviluppo più affidabile e omogenea a livello internazionale, colmando le differenze legate a vari standard o a competenze mediche. La soluzione proposta, combinando la raccolta automatica di dati e l’interpretazione dei risultati, potrebbe offrire un punto di riferimento per i pediatri e per i genitori, segnalando quando si rendano necessari interventi di supporto o riabilitazione.
Nel contesto di malattie neurologiche o di ritardi motori, l’indumento potrebbe aiutare a valutare la risposta a terapie riabilitative o a determinati interventi, fornendo un monitoraggio costante e replicabile. Allo stesso tempo, questa tecnologia potrebbe essere utile anche per studi scientifici su larga scala, grazie alla possibilità di raccogliere dati in modo uniforme.
I test iniziali coinvolgono anche neonati con condizioni neurologiche sospette o confermate, evidenziando buoni livelli di affidabilità del sistema. L’adozione clinica più ampia richiederà comunque una fase di validazione estesa, finalizzata a garantire che l’algoritmo funzioni altrettanto bene in contesti diversi per età, etnie e ambienti domiciliari.
La ricerca è stata sostenuta dal Research Council of Finland, dalla Sigrid Juselius Foundation, dal New Children’s Hospital e da altre istituzioni nazionali. I risultati, pubblicati su Pediatrics, rivista ufficiale dell’American Academy of Pediatrics, lasciano intuire un potenziale significativo per l’integrazione di dispositivi indossabili e intelligenza artificiale nello studio dello sviluppo motorio infantile. Se confermate ulteriormente da sperimentazioni di più ampio raggio, queste soluzioni potrebbero agevolare una diagnosi precoce delle difficoltà motorie e migliorare notevolmente gli esiti a lungo termine nei bambini con necessità speciali di attenzione medica o riabilitativa.
