I ricercatori del MIT Media Lab hanno sviluppato una piattaforma indossabile che fornisce informazioni in tempo reale, personalizzato, e supporto cognitivo e sanitario consapevole del contesto. Il loro sistema, chiamato studente attivo personalizzato (PAL), è stato presentato in un documento pre-pubblicato su arXiv.

I recenti progressi nell'intelligenza artificiale (AI) hanno consentito lo sviluppo di strumenti in grado di analizzare grandi quantità di dati per prevenire o monitorare una varietà di condizioni di salute fisica e mentale. Questi strumenti includono sistemi medici basati sui dati per la previsione o la prevenzione di problemi di salute, piattaforme mobili che forniscono supporto psicologico e sistemi di potenziamento dell'intelligenza (IA), che sono progettati per migliorare le capacità cognitive come la memoria, apprendimento o prendere decisioni.

"Riteniamo che un supporto efficace e olistico per la salute e la cognizione richieda la combinazione di medicina basata sui dati, psicologia mobile, e cognizione avanzata per fornire in tempo reale, supporto agli utenti sensibile al contesto e personalizzato, " hanno scritto i ricercatori del MIT nel loro articolo. "Mentre la medicina basata sui dati può fornire informazioni utili agli utenti, la psicologia mobile e il potenziamento cognitivo possono fornire comportamenti, supporto psicologico e cognitivo per consentire agli utenti di agire su insight personalizzati."

AMICO, il nuovo sistema sviluppato dai ricercatori, ha diversi componenti:un dispositivo indossabile, un'app mobile, un database cloud, un'app web per la visualizzazione dei dati, e un server di apprendimento automatico. Il dispositivo indossabile utilizza sensori multimodali (ad esempio una fotocamera, un microfono e un cardiofrequenzimetro), apprendimento automatico e audio open-ear per fornire informazioni cognitive, supporto comportamentale e psicologico ai propri utenti. Il dispositivo è modulare, il che significa che i componenti possono essere facilmente rimossi o aggiunti ad esso.

Usando PAL, gli sviluppatori possono creare rapidamente una varietà di piattaforme e applicazioni che offrono informazioni utili e supporto basato su dati relativi alla salute. Ad esempio, PAL consente agli utenti di tenere traccia delle correlazioni a lungo termine tra le loro attività quotidiane e gli stati fisiologici, in modo che possano prendere decisioni più informate sullo stile di vita. Gli operatori sanitari potrebbero anche utilizzare il sistema per ricevere informazioni personalizzate sui propri pazienti in tempo reale.

"PAL è flessibile, modulare, ed estensibile combina le tendenze della medicina basata sui dati, psicologia mobile, e potenziamento cognitivo per supportare applicazioni basate sui dati e potenzianti per la salute e la cognizione, " hanno scritto i ricercatori.

Nel loro recente articolo, i ricercatori hanno presentato una versione open source di PAL che chiunque può utilizzare per sviluppare le proprie applicazioni per il supporto della salute e della cognizione. Accanto ad esso, hanno reso open-source tre esempi di piattaforme sviluppate utilizzando PAL, uno per la memoria basata sul volto, uno per l'apprendimento contestuale della lingua e uno per il supporto psicologico basato sulla frequenza cardiaca.

"Abbiamo progettato PAL per essere il compagno costante dell'utente, per aiutare gli utenti a tenere traccia delle loro attività e stati fisiologici nel tempo e ad apprendere le correlazioni tra le loro attività e gli stati fisiologici, " hanno scritto i ricercatori. "La piattaforma sensibile al contesto di PAL fornisce anche informazioni in tempo reale, interventi personalizzati e contestuali agli utenti per favorire non solo l'autoconsapevolezza, ma anche auto-aiuto e cambiamento".

Nel futuro, il sistema sviluppato da questo team di ricercatori potrebbe aiutare lo sviluppo di numerose piattaforme volte a favorire una maggiore salute e benessere psicologico. Il team sta ora pianificando di distribuire PAL su scala più ampia e testarne l'efficacia per diverse applicazioni. Sperano anche di migliorare i componenti di apprendimento automatico e visualizzazione dei dati del sistema, al fine di coprire una gamma ancora più ampia di potenziali casi d'uso. Finalmente, i ricercatori vorrebbero creare una piattaforma di dati aperta che consenta agli sviluppatori di condividere i dati di PAL in modo più sicuro, ad esempio utilizzando tecniche di privacy differenziale.

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