Per la sua expertise e le apparecchiature, che sono “il gold standard” per l’analisi del cammino, il nostro LAMB – Laboratorio per l’Analisi del Movimento nel Bambino “Pierfranco e Luisa Mariani” è stato coinvolto in uno studio internazionale per valutare una innovativa metodologia di analisi.
Questo nuovo metodo si basa su un software open source e non utilizza marker, ma sfrutta le immagini registrate con un semplice smartphone, può dunque essere utilizzato in qualsiasi ambiente: in ospedale, a casa del paziente, all’aria aperta.
I risultati dello studio sono stati raccolti in un paper pubblicato di recente su “Sensors”. Ce ne parla il prof. Paolo Cavallari, direttore del LAMB, che ringraziamo per il contributo.
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L’analisi del cammino (Gait Analisys) è uno strumento prezioso per la diagnosi precoce di disturbi neurologici e la riabilitazione neuromotoria. Fino a oggi per questo test servivano laboratori specializzati, come il LAMB, che si avvalgono di dispositivi molto complessi e sensori e marcatori fissati al corpo. Adesso, grazie a nuovi strumenti le cose stanno cambiando.
OpenCap è una nuova app, ideata da ingegneri dell’Università di Standford (USA), che registra e analizza i movimenti con semplici smartphone, senza bisogno di sensori. È sufficiente muoversi davanti alla fotocamera e l’app ricostruisce il movimento in 3D, fornendo dati dettagliati su tempi, angoli e traiettorie dei differenti segmenti corporei.
Smartphone e laboratorio a confronto
La domanda che ci siamo posti è: un sistema di questo genere può davvero sostituire un sistema professionale di motion capture? Abbiamo dunque confrontato OpenCap con il sistema a telecamere agli infrarossi che possediamo nel nostro laboratorio.
I risultati: molto bene, ma con qualche limite
Lo studio ha coinvolto 15 adulti sani, che hanno camminato a tre diverse velocità: lenta, normale e veloce. Ogni prova è stata registrata contemporaneamente con entrambi i sistemi, e i dati sono stati confrontati con metodi statistici rigorosi.
OpenCap ha mostrato un’ottima precisione nel misurare i parametri spazio-temporali, cioè le informazioni su passi, cadenza e velocità, e anche nella ricostruzione di movimenti articolari continui, con errori medi inferiori a 2° (un’imprecisione più che tollerabile). Inoltre è stato possibile stimare con grande accuratezza anche la posizione del centro di massa.
Qualche differenza è emersa quando si è misurata l’ampiezza dell’escursione articolare, cioè quanto un’articolazione ruota, ad esempio in un movimento di flesso-estensione. A velocità elevate, OpenCap tendeva a perdere un po’ di precisione, soprattutto per quanto riguarda i movimenti di anca e caviglia.
In pratica, l’app funziona molto bene per capire come camminiamo, ma è leggermente meno precisa nel misurare quanto si muovono alcune articolazioni, quando andiamo di fretta. Nonostante la minor precisione, l’errore rimane entro limiti clinicamente accettabili nel rilevare le differenze biomeccaniche dovute alle diverse velocità del cammino.
Perché è importante
L’aspetto più rivoluzionario è l’accessibilità: pur con alcuni limiti, OpenCap consente di fare analisi biomeccaniche accurate senza complessi strumenti da laboratorio, senza marcatori riflessivi, addirittura a casa del paziente. Questo apre nuove possibilità per clinici, fisioterapisti e allenatori, che possono monitorare l’andatura o i progressi riabilitativi in modo semplice, economico e ripetibile nel tempo.
Conclusioni
Si tratta di un grande passo verso la digitalizzazione della valutazione del movimento, un settore in crescita che unisce medicina, biomeccanica e intelligenza artificiale. Per chi lavora in campo clinico, la raccomandazione deve essere comunque chiara: OpenCap può essere utilizzata in modo affidabile per monitorare il cammino nel tempo, ma è bene interpretare con cautela i dati sull’ampiezza articolare quando ci si muove a velocità elevate.
