AFFILIAZIONE
dipartimento diceam, università mediterranea di reggio calabria
AUTORE PRINCIPALE
Prof. Morabito Francesco Carlo
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GRUPPO DI LAVORO
Dr. Mammone Nadia – dipartimento diceam, università mediterranea di reggio calabria, reggio calabria
Dr Ieracitano Cosimo – dipartimento diceam, università mediterranea di reggio calabria, reggio calabria
Prof. Morabito Francesco Carlo – dipartimento diceam, università mediterranea di reggio calabria, reggio calabria
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
La presente invenzione si riferisce ad un metodo per rilevare la conversione da lieve deterioramento cognitivo (MCI = Mild Cognitive Impairment) a malattia di Alzheimer (AD = Alzheimer’s Disease) a partire dall’analisi dei segnali elettroencefalografici (EEG).
Al giorno d’oggi, 47 milioni di persone sono affette da demenza in tutto il mondo. Si stima che questo numero crescerà fino a 131 milioni entro l’anno 2050, come conseguenza dell’aumento dell’età media della popolazione. L’AD rappresenta circa il 60% dei casi di demenza. Comunemente, si distinguono due diversi tipi di MCI: amnestic MCI (aMCI) e non-amnestic MCI. Il primo si riferisce a pazienti affetti da deficit della memoria e il secondo a pazienti che presentano deficit cognitivi ma non della memoria. I soggetti aMCI hanno maggiori probabilità di sviluppare demenza dovuta ad AD.
Gli studi longitudinali (follow-up) su pazienti MCI sono di fondamentale importanza per diagnosticare il più precocemente possibile una eventuale progressione della condizione di MCI in AD e poter così intraprendere tempestivamente un trattamento. A tal fine, è necessario disporre di strumenti per la valutazione quantitativa dell’evoluzione dello stato di salute del cervello, al fine di rilevare l’eventuale progressione verso AD. Alla valutazione clinica soggettiva del medico è necessario affiancare uno strumento che quantifichi oggettivamente gli effetti della progressione della malattia.
Lo scopo della presente invenzione è quello di fornire uno strumento per la valutazione oggettiva della progressione della condizione di MCI verso AD, quantificando gli effetti che tale progressione ha sull’EEG del paziente. In particolare, l’invenzione è basata su una innovativa tecnica di machine learning per la stima della coupling strength fra segnali EEG e la conseguente valutazione della funzionalità della connettività elettrica cerebrale.
L’invenzione è attualmente tutelata da brevetto internazionale:
Title: METHOD FOR DETECTING A CONVERSION FROM MILD COGNITIVE IMPAIRMENT TO ALZHEIMER DISEASE (published)
– International Publication Number: WO2019/150274A1 (accepted and published)
– Publication Number: US 2021/0030369 A1 (pending)
