Diverse condizioni fisiche possono portare a una funzionalità diminuita della mano. Questo può succedere, per esempio, a seguito di un ictus o altra patologia neurologica e per l’invecchiamento. Recuperare la funzionalità della mano è importante per garantire autonomia al paziente, ma spesso richiede un allenamento intenso, che non tutti sono disposti a fare.
Negli ultimi anni la letteratura ha più volte mostrato come l’exergaming possa essere uno strumento utile nell’aumentare l’aderenza terapeutica ai percorsi riabilitativi. Un recente studio prende in esame l’uso di giochi appositamente studiati per la riabilitazione della mano. Pubblicato su Scientific Reports, il lavoro è frutto della collaborazione tra due enti dell’Università Nazionale Kyungpook, in Corea del Sud, ovvero il Dipartimento di Intelligenza Artificiale e la Scuola di Ingegneria Elettronica.
Lo sviluppo di un modello di riconoscimento dei gesti
Perché un gioco possa essere considerato un exergame e, quindi, usato con successo in ambito riabilitativo, deve possedere alcune caratteristiche specifiche. In primis, i comando utilizzati per giocare devono coinvolgere movimenti e gesti riabilitativi, nel caso specifico di questo lavoro incentrati sulle dita della mano. Per questa ragione, gli autori sono partiti da un dataset di 2.800 immagini RGB relative a 7 diversi movimenti riabilitativi delle dita effettuati da 14 pazienti in diversi contesti. Questi dataset è stato utilizzato per sviluppare e allenare un modello di intelligenza artificiale capace di riconoscere i 7 movimenti di partenza tra diverse azioni condotte con le mani. Dopo i dovuti ritocchi, gli autori hanno ottenuto un modello con accuratezza di riconoscimento dell’85,12%. Il modello è stato, quindi, applicato a un exergame, assegnando alle azioni disponibili gesti riabilitativi specifici per il recupero funzionale del polso. L’idea è, quindi, di analizzare i gesti richiesti da un gioco con un modello capace di individuare i gesti riabilitativi, così utilizzarli poi nel percorso con un paziente.
La fase di testing
Una volta individuato i gesti riabilitativi presenti in un exergame in 3D, gli autori hanno coinvolto 15 partecipanti di età compresa tra i 21 e i 39 anni. L’exergame scelto è un gioco di bowling. In questa fase, gli autori sono interessati più all’opinione dei partecipanti che ai risultati riabilitativi, volendo testare l’usabilità del sistema sviluppato: per questo, le metriche utilizzate sono quella di esperienza di flusso, motivazione intrinseca, esperienza generale.
In linea generale, la fase di testing conferma l’utilità del modello sviluppato. I risultati delle metriche, infatti, evidenziano che il gioco è efficace e coinvolgente, con un’esperienza di flusso ben documentata. Inoltre, il gioco è stato descritto come interessante, facile da utilizzare e privo di dolore. Tuttavia, gli autori hanno già individuato alcune aree di miglioramento, su cui andranno a lavorare, per favorirne un uso quotidiano e domiciliare.
Ajani OS. et al. Dynamic hand exercise recognition for game-based finger rehabilitation. Sci Rep (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42693-8
