I dispositivi indossabili che raccolgono l’attività elettrodermica (come i dispositivi di ricerca sopra) possono essere utilizzati per dedurre accuratamente (e quasi istantaneamente) dati importanti sullo stato mentale di chi li indossa. Credito: NYU Tandon School of Engineering
I ricercatori della NYU Tandon hanno raggiunto una pietra miliare nella loro ricerca per sviluppare una tecnologia indossabile che riesca a misurare i meccanismi chiave del cervello attraverso la pelle.
Rose Faghih, professore associato di ingegneria biomedica, ha lavorato negli ultimi sette anni su una tecnologia in grado di misurare l’attività mentale utilizzando l’attività elettrodermica (EDA), un fenomeno elettrico della pelle influenzato dall’attività cerebrale correlata allo stato emotivo. Gli stress interni, causati dal dolore, dall’esaurimento o da un programma particolarmente fitto, possono causare cambiamenti nell’EDA, cambiamenti che sono direttamente correlati agli stati mentali.
L’obiettivo generale, un decodificatore multimodale intelligente non invasivo dello stato cerebrale per architetture adattive indossabili ad anello chiuso, o MINDWATCH, come lo chiama Faghih, agirebbe come un modo per monitorare lo stato mentale di chi lo indossa e offrire spinte che lo aiuterebbe a tornare a uno stato mentale stato d’animo più neutrale. Ad esempio, se una persona stava vivendo un attacco di stress correlato al lavoro particolarmente grave, il MINDWATCH potrebbe rilevarlo e riprodurre automaticamente della musica rilassante.
Ora Faghih, insieme a Rafiul Amin, il suo ex dottorato di ricerca. studente— ha svolto un compito cruciale richiesto per monitorare queste informazioni. Per la prima volta, hanno sviluppato un nuovo motore di inferenza in grado di monitorare l’attività cerebrale attraverso la pelle in tempo reale con elevata scalabilità e precisione. I risultati sono presentati in un nuovo documento, “La caratterizzazione fisiologica dell’attività elettrodermica consente l’inferenza di attivazione del sistema nervoso autonomo in tempo reale scalabile”, pubblicato in PLOS Biologia Computazionale.
“Dedurre l’attivazione del sistema nervoso autonomo da dispositivi indossabili in tempo reale apre nuove opportunità per monitorare e migliorare la salute mentale e l’impegno cognitivo”, secondo Faghih
I metodi precedenti per misurare l’attivazione del sistema nervoso simpatico attraverso la pelle richiedevano pochi minuti, il che non è pratico per i dispositivi indossabili. Mentre il suo lavoro precedente si concentrava sulla deduzione dell’attività cerebrale attraverso l’attivazione del sudore e altri fattori, il nuovo studio modella inoltre le stesse ghiandole sudoripare. Il modello include una rappresentazione 3D dello spazio degli stati della diretta
secrezione di sudore attraverso l’apertura dei pori, nonché diffusione seguita dalla corrispondente evaporazione e riassorbimento. Questo modello dettagliato delle ghiandole fornisce una visione eccezionale per dedurre l’attività cerebrale.
Il nuovo modello è stato eseguito sui dati di 26 individui sani. I ricercatori hanno dimostrato che possono decifrare i segnali cerebrali con elevata affidabilità. Inoltre, il requisito di potenza di calcolo del loro nuovo algoritmo è minimo e può ottenere informazioni sul cervello e sulla fisiologia in pochi secondi, mentre un altro approccio precedente richiederebbe pochi minuti. Ciò significa che è a portata di mano una tecnologia di monitoraggio piccola e indossabile capace di velocità incredibile, elevata scalabilità e straordinaria affidabilità.
L’impatto più ampio e le applicazioni della metodologia includono il monitoraggio delle prestazioni, il monitoraggio della salute mentale, la misurazione del dolore e dello stress cognitivo. Il monitoraggio della salute mentale può aiutare a gestire meglio l’autismo, i disturbi da stress post-traumatico, l’eccessiva irritabilità, la tendenza al suicidio e altro ancora. Il monitoraggio delle prestazioni e lo stress cognitivo possono aiutare a migliorare la produttività individuale e la qualità della vita.
“Le proprie prestazioni cambiano in base al loro impegno cognitivo e ai livelli di eccitazione”. dice Faghih. Ad esempio, livelli di eccitazione molto bassi o molto alti possono causare scarse prestazioni. Quindi, è previsto che. In definitiva, i ricercatori possono utilizzare l’attivazione dedotta del sistema nervoso autonomo e l’eccitazione decodificata per sviluppare interventi per migliorare la produttività”.
Un esempio di applicazione di questo metodo è la diagnosi precoce di disturbi come la neuropatia diabetica. I piccoli nervi trasmettono la stimolazione cerebrale a molte parti del corpo, comprese quelle legate alla risposta della conduttanza cutanea. Per monitorare l’attività cerebrale ricevuta, l’EDA può essere misurato e monitorato regolarmente nelle aree cutanee del corpo soggette a neuropatia. Se un’area cutanea presenta neuropatia (cioè piccoli nervi sono stati danneggiati), il cervello non attiverà quell’area. Monitorando i cambiamenti, i medici possono vedere come progredisce una condizione come la neuropatia diabetica e può portare a cambiamenti nei piani di trattamento.
Un altro esempio è un neonato che soffre di estremo dolore a seguito di un intervento chirurgico, che non riesce a trasmettere il proprio grado di sofferenza. I medici possono utilizzare le registrazioni EDA e dedurre l’attività cerebrale per valutare la quantità di dolore in cui si trova il paziente neonato e intervenire secondo necessità.
Per Faghih, questo lavoro potrebbe rappresentare una svolta per la cura della salute mentale. Il monitoraggio dello stato mentale delle persone vulnerabili potrebbe aiutarle a ricevere cure più efficaci e prevenire gravi conseguenze dovute al calo della salute mentale o agli sbalzi di umore.
Il suo team sta ora lavorando sui modi per incorporare il modello nei dispositivi indossabili, inclusa l’eliminazione del “rumore” informativo causato da fattori come il movimento e l’esercizio fisico robusti, oltre a cercare potenziali partnership per progettare e produrre i dispositivi che porterebbero l’algoritmo.