Scienziati dell'EPFL, UNIL e la startup locale be.care hanno sviluppato un sistema che utilizza la variabilità della frequenza cardiaca per rilevare l'affaticamento e identificare di che tipo si tratta. Il sistema utilizza quindi i risultati per suggerire cambiamenti nello stile di vita che possono fare la differenza. Un primo test è stato effettuato su studenti universitari in condizioni reali.

Lo stress e la fatica hanno importanti conseguenze sulla salute e generano costi considerevoli per la società. Però, i livelli di affaticamento tra gli individui sono raramente misurati. Ecco perché gli scienziati dell'Embedded Systems Laboratory (ESL) dell'EPFL, l'Istituto universitario di scienze dello sport di Losanna (ISSUL), il Centro sportivo universitario di Losanna e be.care hanno sviluppato un sistema per misurare facilmente questi livelli e determinare il tipo di affaticamento di cui soffrono i pazienti, al fine di fornire raccomandazioni mirate.

Si parla spesso di fatica al singolare, ma in realtà ne esistono di diversi tipi. Di quale si soffre può essere identificato monitorando la variabilità della frequenza cardiaca, ovvero il numero di millisecondi tra due battiti cardiaci. "Se il tuo sistema nervoso simpatico è colpito, allora soffri di quella che potremmo chiamare stanchezza agitata, come quando sei così stanco che non riesci a dormire, "dice Gregoire Millet, un professore ISSUL e co-fondatore di be.care. "Ma se il tuo sistema nervoso parasimpatico è colpito, allora soffri di quella che potremmo chiamare stanchezza letargica, dove non vuoi fare niente".

I trattamenti per questi due tipi di fatica sono molto diversi, se in termini di quanto esercizio dovresti fare o del tipo di cibo che dovresti mangiare, soprattutto aminoacidi. Infatti, sbagliare queste cose potrebbe peggiorare la tua condizione.

Uno studio sul campo sugli studenti universitari

L'applicazione degli scienziati si collega a uno smartwatch Android e a un cardiofrequenzimetro con fascia toracica e misura la variabilità della frequenza cardiaca dell'utente. Lo hanno testato su studenti universitari effettuando due serie di misurazioni giornaliere:una durante la loro normale attività fisica; e l'altro durante un test ortostatico (che è un tipo speciale di test utilizzato per misurare la variabilità della frequenza cardiaca). "Gli studenti dovevano sdraiarsi per cinque minuti e poi alzarsi improvvisamente e rimanere in piedi per cinque minuti. Questo ci ha detto se il loro sistema nervoso centrale era stato colpito dalla fatica, "dice Elisabetta de Giovanni, un dottorato di ricerca studente presso ESL che studia la progettazione di dispositivi indossabili intelligenti multiparametrici di nuova generazione sotto la supervisione di David Atienza, un professore presso la Scuola di Ingegneria EPFL. Lo studio è stato condotto su circa 70 studenti in tre mesi.

I dati raccolti durante lo studio sono stati elaborati in modo da poter essere analizzati utilizzando gli algoritmi sviluppati da be.care. Questa azienda con sede a Losanna ha messo a punto un metodo unico per misurare, classificare e trattare la fatica. Le raccomandazioni date ai pazienti dipendono dai risultati dell'analisi degli algoritmi, e includi suggerimenti sia per la dieta che per l'esercizio. Oltre al professor Millet, altri esperti di be.care che hanno lavorato allo studio sono il dott. Nicolas Bourdillon; Dott. Pascal Zellner, uno specialista in sanità connessa; e il dottor Laurent Schmitt, specialista in fisiologia sportiva.

Risultati ancora migliori grazie a un questionario

Per rendere il loro sistema ancora più efficace, gli scienziati hanno chiesto agli studenti di compilare un questionario indicando i loro schemi di sonno, ogni dolore che provano, quanto è pesante il loro carico di lavoro, quanto stress sono sotto e quanto esercizio fanno. Quindi gli scienziati hanno abbinato le risposte degli studenti ai dati sulla variabilità della frequenza cardiaca, e ha utilizzato questi abbinamenti per addestrare gli algoritmi a riconoscere quali misurazioni della frequenza cardiaca corrispondono a quali sintomi e quindi a quale tipo di affaticamento. L'obiettivo è consentire agli algoritmi di rilevare e identificare correttamente il tipo di affaticamento che sta vivendo un paziente.

Gli scienziati stanno ancora sviluppando la loro applicazione e la utilizzeranno in una seconda fase dello studio, per determinare se esiste una correlazione positiva o negativa tra attività fisica e fatica.