Analisi del cammino mediante sensori inerziali per l’identificazione delle cadute negli anziani: una scoping review

L'invecchiamento demografico comporta rilevanti sfide, sia in ambito sanitario sia in ambito sociale. Le cadute negli anziani sono comuni e possono portare anche a gravi conseguenze. Per prevenire tali eventi e attuare interventi mirati, l'analisi del cammino può rivelarsi un utile strumento per identificare caratteristiche peculiari dei soggetti a maggiore rischio di caduta. Tra le tecnologie più promettenti per l'analisi del cammino in ambiente ecologico spiccano i sensori inerziali (IMU). Lo scopo di questa scoping review è quello di analizzare la recente letteratura scientifica sull'analisi del cammino tramite l'uso di sensori inerziali per la quantificazione del rischio di caduta negli anziani. La ricerca bibliografica è stata effettuata nei database PubMed e Scopus, includendo esclusivamente gli studi dal 2018 che utilizzano i sensori inerziali per la misurazione dei parametri del cammino in soggetti di età superiore ai 60 anni senza specifiche patologie. Sono state quindi analizzate le principali metodologie adottate. Dagli articoli selezionati è emersa una notevole eterogeneità nei protocolli di raccolta e analisi dei dati. Nel 75% degli studi sono stati adottati modelli di machine learning e di deep learning, che hanno ottenuto ottime prestazioni, raggiungendo un'accuratezza superiore al 90% nell'individuazione delle anomalie del cammino e nella classificazione del rischio di caduta. Nonostante l'eterogeneità dei metodi di analisi utilizzati, i risultati confermano la fattibilità dell'impiego dei sensori inerziali nell'analisi del cammino in contesti di vita reale.