Seeweb e l’Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale collaborano al progetto AD Detection, nato per favorire la diagnosi precoce della malattia di Alzheimer. Sviluppato presso l’AIDA Lab (Artificial Intelligence and Data Analysis), il progetto si concentra sull’analisi delle variazioni microscopiche nella scrittura come indicatori precoci della patologia, sfruttando modelli di Deep Learning. Grazie all’infrastruttura cloud-native di Seeweb, basata su GPU serverless e gestita tramite tecnologia Kubernetes, il team di ricerca può addestrare e ottimizzare reti neurali complesse in modo scalabile, efficiente e senza oneri infrastrutturali.
Alzheimer: una delle demenze più diffuse e difficili da trattare
La diagnosi e la cura della malattia di Alzheimer è una delle principali sfide della medicina moderna. Questa malattia neuro degenerativa colpisce milioni di persone in tutto il mondo, compromettendo progressivamente la memoria, il linguaggio e le capacità motorie. Uno dei principali problemi legati all’Alzheimer è la difficoltà di una diagnosi precoce e accurata, un aspetto cruciale per rallentare il decorso della patologia con terapie mirate. Secondo l’AIMA (Associazione Italiana Malattia di Alzheimer), in Italia si stimano circa 150.000 nuovi casi di demenza ogni anno, di cui 70.000 riconducibili all’Alzheimer, per un totale superiore a 650.000 pazienti. Sebbene l’età sia il principale fattore di rischio, l’Alzheimer non è una normale conseguenza dell’invecchiamento. Fino al 5% dei pazienti sviluppa infatti una forma di Alzheimer ad esordio precoce, tra i 40 e 60 anni. Questa complessità crescente impone un approccio multidisciplinare e l’adozione di strumenti diagnostici sempre più avanzati.
La grafia come indicatore precoce della malattia
Negli ultimi anni, la ricerca ha evidenziato come piccoli cambiamenti nella scrittura possano essere indicatori precoci dell’Alzheimer. La scrittura, infatti, coinvolge complessi meccanismi cognitivi e motori che vengono progressivamente alterati dalla malattia. Analizzare queste modifiche in modo oggettivo e automatico potrebbe aprire nuove prospettive per una diagnosi non invasiva ed efficace. Alcuni studi hanno analizzato campioni di scrittura di persone anziane cognitivamente sane, evidenziando che sottili errori linguistici sottili possono predire l’insorgere della malattia anni prima della diagnosi. Tra questi, una ridotta varietà lessicale, frasi più brevi e semplici, e difficoltà a costruire frasi articolate. Lo studio ha raggiunto un’accuratezza del 75% nel prevedere chi avrebbe sviluppato la malattia entro 7-8 anni. I sintomi precoci includono difficoltà nel richiamare parole specifiche, sostituite da termini vaghi o inappropriati, con un impatto diretto sia sul parlato che sulla scrittura.
AD Detection: analizzare gli stroke per riconoscere i primi segnali
Il progetto AD Detection, sviluppato presso il laboratorio di Artificial Intelligence and Data Analysis (AIDA) del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione dell’Università degli studi di Cassino e del Lazio Meridionale, sfrutta tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale, in particolare di Deep Learning, per individuare questi cambiamenti attraverso l’analisi degli stroke della scrittura, i più piccoli elementi costituenti il tratto grafico. Il team di ricerca, composto dai dottorandi Emanuele Nardone, Cesare Davide Pace e guidato dalla ricercatrice Tiziana D’Alessandro, utilizza modelli della famiglia delle Recurrent Neural Networks (RNN), come LSTM (Long Short-Term Memory) e architetture più recenti come Attention e Liquid Neural Networks, per catturare le sottili variazioni del tratto grafico. L’obiettivo è creare un sistema di diagnosi precoce in grado di supportare medici e ricercatori nell’identificare i primi segni della malattia. Test periodici basati sulla scrittura potrebbero fornire indizi sul declino cognitivo già a partire dai 40 anni, favorendo interventi tempestivi e mirati.
GPU e Kubernetes Seeweb: l’infrastruttura che accelera l’innovazione
Un aspetto determinante del progetto è l’infrastruttura computazionale impiegata per l’addestramento dei modelli di Intelligenza Artificiale. Grazie all’accesso alle GPU serverless fornite da Seeweb, fruibili tramite tecnologia Kubernetes, è possibile eseguire esperimenti complessi senza l’onere aggiuntivo della gestione fisica dell’hardware. Tale tecnologia permette di scalare i modelli in modo flessibile ed efficiente, accelerando l’addestramento e garantendo performance elevate senza i limiti delle risorse locali. Kubernetes svolge un ruolo cruciale nell’orchestrazione dinamica delle risorse, garantendo disponibilità continua e ottimizzazione. Inoltre, Seeweb garantisce elevati standard di sicurezza e affidabilità, elementi fondamentali nella gestione di dati sensibili in ambito medico e scientifico, e nella continuità dei progetti che coinvolgono l’intelligenza artificiale.
L’innovazione diagnostica tra Bioingegneria, IA e Cloud Computing
L’unione tra bioingegneria, intelligenza artificiale e cloud computing apre scenari promettenti per il futuro della diagnosi dell’Alzheimer. Un approccio non invasivo, a basso costo, basato sulla scrittura potrebbe diventare uno strumento accessibile e di facile utilizzo per la diagnosi precoce, migliorando la qualità della vita dei pazienti e supportando la ricerca scientifica. Tali soluzioni avrebbero anche un impatto sul sistema sanitario, riducendo il carico diagnostico grazie a screening preliminari su larga scala.
L’IA al servizio della diagnosi precoce
La collaborazione tra università e aziende tecnologiche come Seeweb dimostra come l’innovazione possa essere un motore fondamentale per la medicina del futuro. Grazie a queste sinergie, l’intelligenza artificiale può diventare una risorsa preziosa nella lotta contro le malattie neurodegenerative. L’IA permette di rilevare pattern linguistici e grafomotori spesso invisibili all’occhio umano, aprendo la strada a diagnosi più tempestive, accurate e personalizzate. Un esempio concreto di come la tecnologia possa mettersi al servizio della salute, con effetti tangibili sulla qualità della vita.
