AID2GAIT - Biofeedback-based system to enhance robotic assisted gait training in children with cerebral palsy

La paralisi cerebrale (PC) è una malattia neurologica non progressiva che porta a spasticità, limitazioni dell'andatura e compromissione dell'equilibrio e della coordinazione e rappresenta il fattore prevalente di disabilità motoria in età evolutiva. La riabilitazione robot-assistita del cammino (Robotic Assisted Gait Training - RAGT) mediante esoscheletri, si è rivelato un utile strumento riabilitativo, in grado di migliorare lo schema del cammino dei pazienti con disabilità neurologiche e il loro coinvolgimento nella terapia. Diversi studi hanno dimostrato i benefici del RAGT per i pazienti con CP, migliorando la biomeccanica articolare, il controllo motorio e la capacità funzionale di equilibrio e mobilità. Ad oggi, però, sono esigue le indagini sulle modificazioni dell’attività cerebrale durante il RAGT che fornirebbero informazioni sull’effetto della terapia sulla neuroplasticità. È inoltre importante valutare lo stato psicofisico dei pazienti durante il RAGT. L'efficacia della terapia, infatti, è strettamente correlata alla partecipazione durante la seduta riabilitativa del paziente che, a sua volta, dipende dal suo stato psicofisico.

Il progetto AID2GAIT mira a sviluppare un sistema di biofeedback con l'obiettivo di migliorare i risultati del RAGT in pazienti pediatrici con CP. Il sistema si baserà sul monitoraggio dello stato psicofisico dei bambini e contemporaneamente sul monitoraggio dell'attività cinematica dell'esoscheletro. L'intero trattamento consisterà in 12 sessioni di RAGT (Il Lokomat® pediatrico somministrate in 16 giorni (5 gg/sett). Per ciascuna delle sessioni di RAGT, la valutazione dello stato psicofisico dei pazienti si baserà sulla stima di parametri fisiologici, come la variabilità della frequenza cardiaca, registrati attraverso uno smartwatch e sulla valutazione dello stato emotivo del bambino mediante di un sistema di imaging termico IR. Le informazioni sullo stato sia del paziente che dell’esoscheletro saranno valutate in tempo reale e costituiranno i dati di input per un modello basato sull'apprendimento automatico in grado di classificare il livello di coinvolgimento dei pazienti. In base all'output del modello, il fisioterapista, che assiste il bambino durante le sedute di RAGT, potrà intervenire e modificare i parametri dell'esoscheletro.

L’efficacia dell'intero trattamento verrà stabilita attraverso la somministrazione di scale cliniche di comune utilizzo nella pratica clinica e mediante la valutazione dell'attivazione cerebrale mediante una tecnica di neuroimaging non invasiva e portatile, la fNIRS.