Il machine learning per valutare la postura

Lo studio di Federico Roggio del Biometec ha dimostrato l’efficacia dei metodi basati sull’applicazione dell’IA 

Alfio Russo

Una corretta postura assicura un allineamento adeguato del corpo, mentre una postura scorretta può portare a squilibri muscolari e tensioni, contribuendo così allo sviluppo di altre patologie muscoloscheletriche.

Non a caso il Global Burden of Disease – uno studio che fornisce un quadro completo della mortalità e della disabilità in tutti i paesi al fine di migliorare e eliminare le disparità tra i sistemi sanitari - ha indicato le patologie muscolo-scheletriche, che comprendono le alterazioni della postura, come principali contributori agli anni vissuti con disabilità, con un impatto significativo sulla qualità della vita.

Pertanto l'identificazione precoce e il monitoraggio continuo sono cruciali per prevenire l'aggravarsi delle condizioni e promuovere interventi efficaci.

Gli strumenti utilizzati a tal fine devono essere non invasivi e applicabili su larga scala. E in questo contesto il machine learning – ovvero l’apprendimento automatico tramite l’intelligenza artificiale - emerge come una svolta promettente nel campo muscoloscheletrico, facilitando lo screening, la prevenzione e il trattamento delle relative patologie.

Attraverso l'analisi rapida e precisa di ampie quantità di dati clinici e biomeccanici, il machine learning apre la via a nuove metodologie di screening e intervento.

Federico Roggio mentre illustra il proprio studio al XIV Congresso nazionale della Società Italiana delle Scienze motorie e sportive

Federico Roggio mentre illustra il proprio studio al XIV Congresso nazionale della Società Italiana delle Scienze motorie e sportive

Lo studio dal titolo "Assessing body posture with artificial intelligence: applicability and reliability in a healthy adult population", presentato dal dott. Federico Roggio al XIV Congresso nazionale della Società Italiana delle Scienze motorie e sportive ha dimostrato l'efficacia dei metodi basati su machine learning nella valutazione della postura.

Gli algoritmi del machine learning possono fornire valutazioni accurate e riproducibili in meno di un minuto, risultando efficaci per lo screening della popolazione, migliorando la qualità dell'assistenza sanitaria, riducendo i tempi e i costi di diagnosi e trattamento, e fornendo un supporto clinico efficace per pazienti con specifiche condizioni muscolo-scheletriche.

Proprio durante il congresso SISMeS, che si è tenuto a Napoli nei giorni scorsi, è stato assegnato il premio Giovane ricercatore in Scienze motorie e sportive al dott. Federico Roggio, appartenente al gruppo di ricerca del prof.Giuseppe Musumeci del Biometec.

Il giovane laureato si è distinto per lo studio che apporta un contributo innovativo nelle Scienze Motorie e Sportive. Un traguardo che rappresenta la testimonianza tangibile dell’impegno scientifico e dell’eccellenza di tutto il gruppo di ricerca nel campo delle Scienze motorie e sportive a livello nazionale ed internazionale. 

Federico Roggio in un momento della premiazione

Federico Roggio in un momento della premiazione