È stato sviluppato un sensore in grado di diagnosticare le malattie della pelle, soprattutto nei bambini. Questo è in grado di addestrare verso comportamenti considerati graffianti.
Scienziati e sviluppatori della Northwestern University (Illinois, Stati Uniti) hanno sviluppato un sensore che consente di determinare quali malattie della pelle soffrono molto frequentemente i bambini che si grattano.
Un dispositivo di questo tipo è molto utile in quanto aiuta i genitori a conoscere la causa del graffio del bambino. È molto utile anche per i bimbi che in tenera età non sanno esprimere che tipo di prurito sentono sul proprio corpo e la sua intensità.
Prendendo alcuni parametri del movimento della mano mentre il piccolo dorme, il sensore può determinare che tipo di graffio si tratta e quale patologia potrebbe essere compatibile.
Questo sensore sviluppato è molto piccolo ed è posizionato sul dorso della mano del paziente che prova prurito. È progettato per essere utilizzato durante le ore di sonno. Il dispositivo invia i segnali di movimento un braccialetto intelligente mentre vengono registrati dalla fotocamera del cellulare.
Il sensore è in grado di rilevare se i movimenti delle dita, della mano, del polso o del gomito sono dovuti al comportamento di graffio. Naturalmente fornisce anche informazioni su intensità e frequenza.
Il programma analizza le immagini dalla telecamera e i dati che riceve dal sensore. Attraverso un sistema di intelligenza artificiale, che impara a graffiare i comportamenti più dati riceve, questo sviluppo può fare una diagnosi.
Ma questo progresso non serve solo a diagnosticare quale tipo di malattia colpisce il paziente. Una volta rilevato il problema, il sensore può monitorare la condizione, se il farmaco somministrato funziona o se la condizione peggiora.
Per ora, è un progresso molto utile che è in fase di test ed è stato utilizzato solo per scopi accademici. Per questo, sono state monitorate le ore di sonno dei bambini con diagnosi di dermatite atipica da moderata a grave.
Secondo i risultati presentati nello studio, il sensore e l’algoritmo di intelligenza artificiale hanno funzionato con una precisione del 99% in termini di diagnosi e osservazioni.
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