Negli ultimi decenni abbiamo assistito ad un perfezionamento della tecnologia legata all’acquisizione di segnali biomedici al di fuori dell’ambito ospedaliero. Il parallelo perfezionamento delle tecniche algoritmiche di Machine Learning e di elaborazione di questi segnali permettono oggi di riportare un quadro affidabile dello stato fisico e psicologico dell’individuo osservato.
Nemmeno venti anni fa sarebbe stato impensabile poter misurare un elettrocardiogramma al di fuori di un ospedale. Oggi disponiamo di sensori per la misurazione del battito cardiaco talmente sottili da poter essere indossati come un cerotto, in grado comunicare direttamente con il nostro cellulare.
Questo ha portato alla realizzazione di una vasta gamma di applicazioni, tra cui quelle di mindfulness, termine riferito ad una serie di pratiche in grado di migliorare la consapevolezza e la capacità di gestione che un soggetto ha del proprio stato psicofisico.
In particolare, queste pratiche nascono per rispondere a un problema che di anno in anno affligge sempre un numero maggiore di individui, ossia lo stress.
Basti pensare che da quando Hans Selye nel 1936 andò a definire per la prima volta la sindrome da stress e ansia, questa è passata da marginale all’affliggere oggi la maggior parte della popolazione dei paesi sviluppati, con conseguenze disastrose sulla qualità e sulla quantità della vita di chi ne è affetto.
Sebbene gli eventi percepiti come stressanti differiscano da soggetto a soggetto, è stato dimostrato che una delle cause più condivise sia costituita dalla paura di parlare in pubblico, specialmente in contesti lavorativi, dove pressioni e aspettative scaturiscono sia dal soggetto che dall’azienda che esso rappresenta.
Per questo, al NECSTLab, stiamo mettendo a punto una soluzione che sfrutta gli avanzamenti tecnologici e algoritmici di cui oggi disponiamo per permettere al soggetto di migliorare la percezione del proprio stato psicofisico, al fine di permettergli una corretta gestione dei propri livelli di ansia e stress ed una maggior consapevolezza di sé: EMPhASIS. L’idea è quella di monitorare costantemente segnali biomedici dell’individuo tramite un insieme di sensori, come quello per la misurazione del battito cardiaco, integrati in un comodo bracciale. I segnali acquisiti possono essere quindi elaborati e proposti ad un sistema di Machine Learning, in grado di stimare per ciascun soggetto il livello di ansia e stress ad essi associato e di comunicarlo, sempre mediante lo stesso bracciale.
Pensando di adottare questa soluzione in contesti come quello di un ufficio o di una presentazione in pubblico, emerge come sia necessario che l’intero sistema debba essere completamente svincolato da supporti come i cellulari, che distrarrebbero il soggetto dal proprio compito. Inoltre, il sistema deve essere in grado di effettuare le stime in tempo reale e di mantenere inalterate le proprie funzioni anche quando il numero di soggetti che deve monitorare aumenta. Per questo stiamo sperimentando sia diverse tecniche di accelerazione degli algoritmi utilizzati, sia diverse tecnologie hardware al fine di individuare la combinazione ottimale.
Tecnicamente parlando, EMPhASIS è un progetto ambizioso. Da un punto di vista di ricerca è interessante poiché richiede competenze trasversali, sia ingegneristiche che di design. Competenze che, fortunatamente, in un ambiente poliedrico come il NECSTLab non mancano. Ma ciò che più ci rende determinati nel portare avanti questo progetto è la consapevolezza dei benefici che comporterebbe il suo effettivo utilizzo.
Manageritalia collabora con NECSTLab per far conoscere questa Silicon Valley italiana e avere dalla loro voce un polso su quell’innovazione che partendo dall’Università impatta, e deve farlo sempre di più, sulla crescita della nostra economia, sul nostro lavoro e sulla vita di tutti i giorni. Un viaggio che dobbiamo fare tutti insieme. Stay tuned!
