Uno studio clinico di riferimento, avviato dal Jaslok Hospital & Research Centre di Mumbai, potrebbe rivoluzionare il modo in cui i medici prevedono una delle complicanze più pericolose del morbo di Parkinson. L'ospedale ha presentato un'iniziativa basata sull'intelligenza artificiale per prevedere gli episodi di blocco della deambulazione (Freezing of Gait, FOG) nei pazienti affetti da Parkinson, utilizzando semplicemente video di camminate di routine. Lanciato ufficialmente in occasione della Giornata Mondiale del Parkinson, questo progetto rappresenta un significativo passo avanti verso una diagnosi precoce, un'assistenza neurologica più efficace e un accesso molto più agevole alle cure in tutta l'India.
Cos'è il morbo di Parkinson e perché è in aumento in India?
Il morbo di Parkinson è la seconda malattia neurodegenerativa più comune al mondo. Si sviluppa quando i neuroni che producono dopamina nel cervello si deteriorano, compromettendo gradualmente il movimento, l'equilibrio e la coordinazione. I sintomi includono tremori, rigidità, rallentamento dei movimenti e, nel tempo, una significativa disabilità fisica.
In India, il peso sta crescendo. I neurologi hanno osservato un aumento costante dei casi di Parkinson legati all'invecchiamento della popolazione e alla maggiore consapevolezza diagnostica. Dr. Paresh Doshi, direttore di neurochirurgia presso l'ospedale Jaslok, ha osservato in occasione della presentazione dello studio: "Il morbo di Parkinson è in costante aumento in India, esercitando una pressione sempre maggiore sui sistemi di assistenza neurologica".
Tra le sue complicazioni più invalidanti c'è un sintomo noto come blocco della deambulazione.
Comprendere il blocco della deambulazione
Il blocco della deambulazione, o FOG (Freezing of Gait), è uno dei sintomi più angoscianti del morbo di Parkinson in fase avanzata. I pazienti descrivono la sensazione improvvisa di avere i piedi "incollati al pavimento" a metà passo, anche quando vorrebbero continuare a camminare. Questi episodi possono durare secondi o minuti e manifestarsi senza preavviso, ad esempio mentre si attraversa una strada, si gira un angolo o si passa attraverso una porta.
Il blocco della deambulazione (FOG) colpisce fino all'80% dei pazienti con malattia di Parkinson in stadio avanzato ed è una delle principali cause di cadute, fratture, ricoveri ospedalieri e perdita di autonomia. Nonostante la sua prevalenza, prevedere quando un paziente svilupperà il FOG rimane una delle sfide più difficili nella cura del Parkinson. È proprio questa lacuna che questo nuovo studio basato sull'intelligenza artificiale si propone di colmare.
Come funziona il sistema di intelligenza artificiale
L'ospedale Jaslok ha ideato uno studio clinico in due fasi che utilizza la visione artificiale e l'apprendimento automatico per analizzare video di camminata e individuare i primi segni di vulnerabilità al blocco della deambulazione (FOG), prima che compaiano i sintomi visibili.
Il sistema non richiede sensori indossabili, attrezzature costose o test di laboratorio. Analizza video di camminate di routine per individuare sottili cambiamenti nell'andatura, invisibili all'occhio umano ma riconoscibili da un modello di intelligenza artificiale addestrato.
- Fase 1 (Formazione retrospettiva): L'intelligenza artificiale viene addestrata su dati storici e video di oltre 150 pazienti che in precedenza hanno sviluppato il blocco della deambulazione (FOG), apprendendo i primi segnali di rischio di FOG a livello dell'andatura.
- Fase 2 (Validazione prospettica): Il modello viene quindi validato su 337 pazienti monitorati per un periodo massimo di tre anni, testando la sua capacità di prevedere il rischio di FOG (blocco di avanzamento oculare) nei pazienti che non hanno ancora manifestato un episodio.
Alla base dell'intero sistema c'è una straordinaria mole di dati. L'ospedale Jaslok ha raccolto 25 anni di dati longitudinali relativi a oltre 750 pazienti sottoposti a stimolazione cerebrale profonda (DBS), uno degli archivi più completi al mondo in questo campo. Questa ricchezza di dati clinici reali fornisce all'intelligenza artificiale una base solida che pochissime istituzioni a livello globale sarebbero in grado di offrire.
Una collaborazione tra India e Francia
Lo studio è condotto congiuntamente da Dr. Paresh Doshi e Dr. Carine Karachi, esperta di fama mondiale nel campo del FOG (blocco della visuale e della concentrazione), proveniente dal Paris Brain Institute in Francia. Dr. Karachi ha descritto Dr. Il set di dati trentennale di Doshi è unico al mondo e la collaborazione è supportata dai finanziamenti del CEFIPRA (attualmente in fase di valutazione).
Jitendra Haryan, CEO dell'ospedale Jaslok, ha delineato con chiarezza l'ambizione più ampia dell'ospedale: l'obiettivo è un'intelligenza artificiale pratica e implementabile che semplifichi la diagnosi neurologica e migliori gli esiti per i pazienti nel variegato panorama sanitario indiano, non la tecnologia fine a se stessa.
Perché questo è importante anche al di fuori di Mumbai
La scelta progettuale più significativa di questo progetto risiede in ciò di cui il sistema non ha bisogno. Essendo completamente privo di dispositivi indossabili e basato su video, si presta perfettamente a contesti ben diversi da quelli degli ospedali urbani ben attrezzati.
È sufficiente una fotocamera per smartphone e una connessione internet. Questo apre le porte ad applicazioni di telemedicina, al monitoraggio remoto dei pazienti e all'adozione in ambulatori distrettuali e programmi di salute comunitaria, dove le apparecchiature specialistiche sono raramente disponibili. L'obiettivo a lungo termine è un'app ad accesso libero che qualsiasi medico possa utilizzare per identificare precocemente i pazienti a rischio, prevedere i tempi di insorgenza del blocco della deambulazione e avviare cure preventive prima che si manifesti una disabilità.
Cosa rende possibile la previsione precoce
La previsione precoce del blocco della deambulazione non è solo una pietra miliare diagnostica, ma anche un'opportunità clinica. Quando un paziente viene identificato come ad alto rischio mesi prima del primo episodio, i medici possono intervenire con un allenamento motorio mirato, la riabilitazione della deambulazione, la regolazione della programmazione della stimolazione cerebrale profonda (DBS) e l'ottimizzazione della terapia farmacologica.
Per i pazienti e le loro famiglie, la posta in gioco è profondamente personale. Le cadute dovute agli episodi di blocco motorio (FOG) sono tra gli eventi più temuti nel percorso di cura del Parkinson. Causano lesioni, minano la fiducia in se stessi e spesso segnano il passaggio dalla vita indipendente all'assistenza a tempo pieno. Uno strumento in grado di prevedere questi episodi con sufficiente anticipo per intervenire rappresenta un vero e proprio cambiamento nel modo in cui viene erogata l'assistenza al Parkinson: da una gestione reattiva dei sintomi a una prevenzione proattiva.
Punti chiave
- L'ospedale Jaslok di Mumbai ha avviato uno studio basato sull'intelligenza artificiale per prevedere il blocco della deambulazione utilizzando video di camminate di routine.
- Il blocco della deambulazione (FOG) colpisce fino all'80% dei pazienti con malattia di Parkinson in fase avanzata ed è una delle principali cause di cadute e perdita di autonomia.
- L'intelligenza artificiale utilizza la visione artificiale e l'apprendimento automatico senza richiedere dispositivi indossabili o attrezzature specialistiche.
- Lo studio si basa su oltre 25 anni di dati longitudinali relativi a più di 750 pazienti sottoposti a DBS presso Jaslok.
- La collaborazione tra Dr. Paresh Doshi e Dr. Carine Karachi (Paris Brain Institute) è finanziata tramite CEFIPRA.
- L'obiettivo a lungo termine è un'app ad accesso libero per i medici che operano nella telemedicina e in contesti con risorse limitate.
Conclusione
Lo studio FOG basato sull'intelligenza artificiale dell'ospedale Jaslok è un esempio convincente di ciò che diventa possibile quando una profonda competenza clinica, un raro set di dati longitudinali e la collaborazione internazionale si uniscono. Poiché la malattia di Parkinson continua ad aumentare in India e nel mondo, strumenti accessibili e scalabili come questo saranno fondamentali per spostare l'assistenza dalla risposta all'emergenza alla prevenzione precoce.
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Referenze
IndiaMedToday. (13 aprile 2026). L'ospedale Jaslok avvia uno studio basato sull'intelligenza artificiale per prevedere il blocco della deambulazione nel morbo di Parkinson utilizzando semplici video di camminata. https://indiamedtoday.com/jaslok-hospital-launches-ai-study-to-predict-parkinsons-freezing-of-gait-using-simple-walking-videos/
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