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Le solette intelligenti aprono il futuro del monitoraggio della salute basato sul passo
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Una delle attività che tutti noi svolgiamo quotidianamente è camminare. Anche se potresti non prestare molta attenzione al modo in cui tu o gli altri camminate, il loro passo può rivelare molto sulla loro salute.
Ciò avviene perché il sistema nervoso centrale è coinvolto nel controllare il movimento dei nostri arti e nel mantenere la postura mentre il corpo è in movimento.
Il movimento e la camminata compromessi sono in realtà il risultato di danni neurologici, disturbi muscoloscheletrici e patologie degenerative. Tradizionalmente, queste condizioni vengono diagnosticate dai medici sulla base di esami fisici e medici, con l’analisi del passo eseguita solo in ospedali avanzati e su un numero limitato di pazienti.
Molti scienziati sostengono che l’analisi del passo dovrebbe essere eseguita su tutti i pazienti a rischio di queste malattie, nonché su coloro che necessitano di riabilitazione a lungo termine. Questo ha senso per diversi motivi.
Innanzitutto, circa il 7 % della popolazione statunitense soffre di gravi difficoltà ambulatoriali, che includono problemi di camminata, corsa, spostamento o salita delle scale. Queste difficoltà ambulatoriali sono una caratteristica comune e significativa di molte patologie neurocognitive come la demenza e il morbo di Parkinson (PD), in aumento.
Il PD, in particolare, porta a difficoltà nel controllare il movimento muscolare, manifestandosi come instabilità posturale e blocchi del passo. L’ictus provoca anche movimenti asimmetrici degli arti.
Poi c’è l’enorme costo associato a queste malattie. Per esempio, i disturbi del movimento costano circa il 5 % del PIL statunitense. Molte di queste patologie sono caratterizzate da un declino del controllo motorio, come passo irregolare e camminata non uniforme.
Questi cambiamenti nei segni motori possono essere rilevati molto prima della diagnosi della malattia e possono aiutare nel trattamento. Per esempio, nel PD, al momento in cui i criteri diagnostici clinici sono soddisfatti, la maggior parte dei neuroni del paziente è già degenerata.
Quindi, è evidente la necessità di monitorare il passo e la pressione plantare durante le attività quotidiane per favorire la rilevazione precoce di vari disturbi, consentendo un intervento tempestivo che può potenzialmente prevenire e rallentare la progressione della malattia.
Identificare le irregolarità del passo in una fase precoce consente ulteriormente ai professionisti sanitari di adottare approcci terapeutici personalizzati e migliorare i risultati complessivi dei pazienti.
Oltre a diagnosticare e gestire condizioni specifiche, l’analisi del passo nella popolazione anziana offre un metodo non invasivo ed economico per mantenere la salute generale e l’indipendenza.
Qui, tecnologie come smartphone, sensori e tessuti sensibili sono alcune delle opzioni a basso costo e facilmente disponibili per monitorare le attività individuali. I dispositivi indossabili sono un altro strumento importante che può svolgere un ruolo cruciale, fornendo una sorveglianza quotidiana della camminata.
In particolare, integrare sensori nelle scarpe per creare dispositivi elettronici indossabili offre una strategia promettente che supera il problema delle piattaforme di rilevamento della pressione attualmente utilizzate nella pratica medica per misurare la distribuzione della pressione plantare.
L’uso di queste piattaforme è limitato da vincoli temporali e spaziali. Un nuovo studio, quindi, ha costruito un sistema di solette intelligenti wireless per il monitoraggio spazialmente risolto della pressione plantare, che si riferisce alla distribuzione della forza sulla pianta durante attività di carico, come la camminata. Questo sistema completamente integrato e autoalimentato consente la visualizzazione del passo in tempo reale in più modalità.
Monitoraggio in tempo reale del passo tramite rete di sensori integrata
Ricercatori dell’Ohio State University hanno progettato una nuova soletta intelligente indossabile che monitora come ti stai in piedi, cammini e corri in tempo reale. Questo sistema può aiutare gli utenti non solo a migliorare la postura, ma anche a fornire avvisi precoci per condizioni che vanno dalla semplice fascite plantare, una causa comune di dolore al tallone, a condizioni più gravi come il morbo di Parkinson.
Questo dispositivo indossabile è stato costruito utilizzando ventidue piccoli sensori di pressione (CNT/ACET/PDMS) e, sulla parte superiore delle scarpe, sono stati impiegati piccoli pannelli solari per l’alimentazione.
Per alimentare l’intero sistema in modo efficace e sostenibile, è stata progettata una cella solare perovskite flessibile (FPSC) con alta densità di potenza, alta efficienza di conversione energetica e sufficiente flessibilità per resistere alle sollecitazioni meccaniche durante l’uso.
Il sistema offre un monitoraggio della salute in tempo reale basato sul modo in cui una persona cammina, un processo unico come le proprie impronte digitali.
I dati di rilevamento della pressione vengono quindi raccolti e trasmessi via Bluetooth a uno smartphone per un’analisi rapida e dettagliata. I dati sono trasmessi in tempo reale, consentendo all’utente di visualizzare la distribuzione della pressione plantare in tre diverse modalità sull’app dello smartphone.
“I nostri corpi contengono molte informazioni utili di cui non siamo nemmeno consapevoli. Questi stati cambiano anche nel tempo, quindi il nostro obiettivo è utilizzare l’elettronica per estrarre e decodificare questi segnali al fine di favorire controlli di auto-cura della salute più efficaci.”
Questo, naturalmente, non è il primo tentativo di questo tipo di indossabile, che ha suscitato un interesse crescente negli ultimi anni. Tuttavia, i prototipi precedenti hanno affrontato limitazioni di bassa energia e prestazioni instabili.
Pertanto, il team deve garantire che il loro indossabile sia durevole, possa fornire energia costante e affidabile, e possa raccogliere e analizzare i dati con un alto grado di precisione.
“Il nostro dispositivo è innovativo per quanto riguarda l’alta risoluzione, il rilevamento spaziale, la capacità di autoalimentazione e la sua abilità di combinarsi con algoritmi di apprendimento automatico. Crediamo quindi che questa ricerca possa andare oltre, basandosi sui successi pionieristici di questo campo.”
– L’autore principale dello studio Qi Wang, dottorando in scienza e ingegneria dei materiali presso l’Ohio State
Pubblicato sulla rivista Science Advances1, lo studio descrive lo sviluppo del sistema intelligente completamente autoalimentato.
La soletta è composta da strati di incapsulamento in poliimmide (PI), elettrodi, nanotubi di carbonio/nero di acetilene/polidimetilsilossano (CNT/ACET/PDMS) e uno strato di PDMS. Il PDMS è noto per la sua biocompatibilità, flessibilità e capacità di essere modellato in varie forme.
I sensori sono densamente integrati nello strato di PDMS, dove convertono i segnali di pressione in segnali elettrici. I segnali sono raccolti dal convertitore analogico-digitale (ADC) sul circuito stampato (PCB) e trasmessi a un dispositivo mobile.
L’uso del PDMS come materiale strutturale del sensore e l’incorporazione dei sensori nello strato di PDMS consentono alla soletta di essere altamente durevole, conferendole la capacità di resistere a stiramenti, torsioni e piegature.
Riconoscimento del movimento guidato dall’IA e soluzione di alimentazione sostenibile
Oltre alla progettazione e allo sviluppo dei sensori di pressione CNT/ACET/PDMS, il sistema di solette intelligenti completamente integrato e wireless ha conseguito anche due altri importanti risultati, che includono la garanzia di un’alimentazione sostenibile e l’uso dell’IA per catturare e riconoscere accuratamente gli stati di movimento umano.
Il team ha effettivamente incorporato il modello di apprendimento Support Vector Machine (SVM) nel sistema della soletta intelligente per classificare e riconoscere diversi stati di movimento umano.
Rispetto ai modelli di deep learning, questo modello di apprendimento automatico offre i vantaggi di una velocità di addestramento più rapida, indipendenza da grandi set di dati, confini decisionali ben definiti e obiettivi di ottimizzazione chiari, rendendolo adatto a questo studio.
Il modello è stato addestrato su dati raccolti in otto diversi stati di movimento. Il set di dati comprendeva un totale di 1275 campioni etichettati, di cui l’80 % è stato utilizzato per l’addestramento e il resto per la validazione.
Una volta addestrato, il modello SVM poteva categorizzare i dati in ingresso e generare risultati di riconoscimento, che lo studio ha indicato al 100 % per tutti gli stati addestrati.
Utilizzando questo modello avanzato, il sistema è stato in grado di identificare otto diversi stati di movimento. Ciò include movimenti statici come sedersi e stare in piedi, fino a quelli più dinamici come accovacciarsi e correre. Copre anche il mantenimento dell’equilibrio su una gamba, la camminata e la salita e discesa delle scale.
La distribuzione dei sensori dalla punta al tallone, nel frattempo, consente ai ricercatori di osservare come la pressione su diverse parti del piede varia a seconda dell’attività, ad esempio camminare rispetto a correre.
A causa dei complessi pattern di pressione osservati nelle regioni delle dita e del tallone, vi è un numero maggiore di sensori posizionati lì, mentre nella zona dell’arco ne sono pochi (solo due). Questa strategia di progettazione garantisce che, anche con un numero limitato di sensori, le informazioni essenziali sulla pressione del piede vengano catturate efficacemente.
Come ci si aspetta, durante la camminata, la pressione viene applicata sequenzialmente dal tallone alle dita, al contrario della corsa, in cui quasi tutti i sensori sono soggetti a pressione simultaneamente. Inoltre, il tempo di applicazione della pressione durante la camminata rappresenta solo circa la metà del tempo totale, e solo circa un quarto durante la corsa.
Per quanto riguarda la sicurezza, il team garantisce che il loro dispositivo sia a basso rischio utilizzando materiali flessibili e sicuri per le solette.
Per un uso continuo, il team ha installato piccole batterie al litio che alimentano il sistema indossabile. I moduli solari perovskite flessibili (FPSM) convertono la luce solare in energia, che viene poi immagazzinata in queste batterie, consentendo un approvvigionamento energetico autosufficiente. Queste batterie, integrate nell’area dell’arco della soletta per migliorare comfort, praticità e stabilità, non influenzano le attività quotidiane dell’utente né causano danni.
Verso una sanità personalizzata, preventiva e predittiva
Per quanto riguarda le prestazioni, le solette intelligenti create dai ricercatori hanno mostrato risultati impressionanti. Non hanno subito alcun deterioramento significativo anche dopo 180.000 cicli di compressione e decompressione, dimostrando la loro stabilità e durabilità a lungo termine.
“L’interfaccia è flessibile e piuttosto sottile, quindi anche durante deformazioni ripetitive può rimanere funzionale. La combinazione di software e hardware significa che non è così limitata.”
– Li
Quindi, con le loro solette intelligenti, i ricercatori mirano a supportare l’analisi del passo per rilevare precocemente anomalie associate a condizioni neurologiche, come il morbo di Parkinson, disturbi muscoloscheletrici e condizioni legate alla pressione plantare come le ulcere del piede diabetico.
Il basso costo del sistema, insieme alla sua robustezza meccanica e facilità di fabbricazione, consente progetti personalizzati ed ergonomici per pazienti con archi alti o piedi piatti.
Inoltre, l’uso dell’IA nel nuovo sistema rende possibile fornire assistenza sanitaria su misura per le esigenze e lo stile di vita specifici di ciascun individuo. Ciò significa che gli utenti possono anche usarlo per correggere la postura, prevenire infortuni e monitorare la riabilitazione.
Ma non è tutto; i ricercatori credono anche che il loro sistema possa essere adattato per l’ottimizzazione del movimento, la previsione della fatica e l’allenamento fitness personalizzato in futuro. Lo studio ha osservato:
“Nel complesso, la soletta intelligente integrata rappresenta una soluzione valida per rivoluzionare le pratiche sanitarie di nuova generazione e l’Internet delle cose. Il concetto che coinvolge la sinergia di materiali, dispositivi, hardware e software può potenzialmente espandersi a settori alternativi, aprendo entusiasmanti opportunità per l’interazione digitale tra gli esseri umani e il mondo.”
Ora, se ti chiedi quando potrai mettere le mani su questi indossabili, i ricercatori prevedono che la tecnologia sarà disponibile commercialmente entro i prossimi tre‑cinque anni.
Per ora, i ricercatori stanno lavorando per migliorare ulteriormente la capacità del loro sistema di riconoscere i gesti, il che richiederebbe test su popolazioni più diverse. Secondo Li:
“Abbiamo così tante variazioni tra gli individui, quindi dimostrare e addestrare queste fantastiche capacità su diverse popolazioni è qualcosa a cui dobbiamo dedicare ulteriore attenzione.”
Aziende innovative
Nike Inc.
Nel mondo degli indossabili, i giganti tecnologici Apple (AAPL ) e Alphabet Inc. (GOOG ) (GOOGL ) hanno conquistato una quota di mercato significativa. Apple è leader nella tecnologia sanitaria indossabile grazie al suo Apple Watch, mentre Google si sta facendo notare con il fitness tracker Fitbit.
Ma oggi parleremo del gigante delle calzature Nike, che ha costantemente ampliato le sue offerte di salute digitale e abbigliamento intelligente.
Nel mercato degli indossabili, Nike ha offerto diversi prodotti nel corso degli anni, inclusi dispositivi indossati al polso come orologi sportivi e braccialetti di monitoraggio dell’attività.
L’estate scorsa, Nike ha lanciato la sua scarpa da basket a lacci automatici Adapt BB, che, come suggerisce il nome, si adatta in tempo reale alla forma del tuo piede per una sensazione ottimale. Un motore personalizzato e un ingranaggio nella scarpa percepiscono lo spazio intorno al piede e successivamente si regolano per fornire una calzata aderente.
Nike Adapt BB è un prodotto di performance costantemente aggiornato che viene fornito con un’app e un avanzato sistema di lacci automatici. L’azienda ha scelto il basket come scenario per il debutto della scarpa, con il sistema FitAdapt che sarà applicato in futuro ad altri sport e prodotti lifestyle una volta perfezionato per fornire una calzata di qualità ottimale nel basket.
Nike ha anche annunciato una partnership con il fornitore di tecnologia di recupero Hyperice per sviluppare stivali dotati di tecnologia chiamati Hyperboot. L’obiettivo della collaborazione è sviluppare tecnologia indossabile per l’atleta al fine di migliorare le sue prestazioni e il recupero.
Queste scarpe alte alimentate a batteria sono progettate per favorire sia il riscaldamento che il recupero. Gli stivali offrono massaggi termici e di compressione d’aria dinamica, regolabili fino a tre livelli semplicemente premendo un pulsante.
“L’Hyperboot aiuta a preparare il corpo per l’attività, sia che tu stia giocando per un titolo sia che tu sia in piedi molto al lavoro.”
– Tobie Hatfield, senior director of Nike Athlete Innovation
Questa partnership sta anche sviluppando un gilet versatile che utilizza raffreddatori termoelettrici per fornire riscaldamento e raffreddamento istantanei, consentendo agli atleti di gestire l’ambiente che non possono controllare. I sensori dei moduli termici nel gilet monitorano e mantengono autonomamente la temperatura corporea.
NVDA Grafico dei prezzi
Con una capitalizzazione di mercato di 84,5 miliardi di dollari, le azioni Nike attualmente scambiano a 57,23 $, in calo del 24,5 % YTD. Ha un EPS (TTM) di 3,01, un P/E (TTM) di 19,04 e un ROE (TTM) di 31,93 %. Nike paga anche un rendimento da dividendo del 2,80 %.
Per quanto riguarda i dati finanziari dell’azienda, a marzo 2025 Nike ha segnalato i risultati del terzo trimestre conclusosi il 28 febbraio 2025, durante il quale ha registrato un fatturato di 11,3 miliardi di dollari, un calo del 9 % rispetto all’anno precedente, mentre il margine lordo è diminuito al 41,5 % e l’utile per azione diluito è stato di 0,54 $, con una diminuzione del 30 %.
Il denaro e gli equivalenti e gli investimenti a breve termine alla fine del trimestre erano 10,4 miliardi di dollari, mentre Nike ha restituito 1,1 miliardi di dollari agli azionisti tramite 594 milioni di dollari in dividendi e 499 milioni di dollari in riacquisti di azioni.
“Ciò che è incoraggiante è che NIKE ha avuto un impatto in questo trimestre, guidando lo sport attraverso le storie degli atleti, i prodotti di performance e i grandi momenti sportivi. L’ambiente operativo è dinamico, ma ciò che conta di più per NIKE è servire gli atleti con nuove innovazioni di prodotto e riaccendere lo slancio del marchio attraverso lo sport.”
– CEO Elliott Hill
Per il quarto trimestre, l’azienda prevede un calo più marcato del previsto. Curiosamente, quest’anno Nike ha trasmesso il suo primo spot al Super Bowl in quasi tre decenni. L’azienda sta attualmente affrontando la minaccia delle tariffe reciproche del presidente Donald Trump, che influenzano la sua catena di approvvigionamento, in particolare in Vietnam, Indonesia e Cina.
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Conclusione
Con l’invecchiamento rapido della popolazione mondiale, mantenere la funzione fisica e l’indipendenza diventa estremamente importante per il loro benessere complessivo. Qui, il monitoraggio del passo è fondamentale per fornire un metodo economico per valutare varie condizioni legate all’età che colpiscono il sistema neurologico e offrire preziose intuizioni sulla salute e le potenziali limitazioni di mobilità delle generazioni più anziane. L’analisi del passo offre anche uno strumento diagnostico precoce promettente per rilevare anomalie prima che diventino croniche o invalidanti.
L’ultimo sistema autoalimentato con la sua analisi del passo in tempo reale dimostra un enorme potenziale nella salute preventiva. La sua integrazione con l’IA e le app per smartphone potrebbe rendere ancora più accessibile la correzione della postura, la prevenzione degli infortuni e persino il rilevamento delle cadute per le masse, promuovendo una popolazione più sana e un futuro migliore!
Studi citati:
1. Wang, Q., Guan, H., Wang, C., Lei, P., Sheng, H., Bi, H., Hu, J., Guo, C., Mao, Y., Yuan, J., Shao, M., Jin, Z., Li, J., & Lan, W. (2025). Una soletta intelligente wireless autoalimentata per il monitoraggio del passo e il riconoscimento tramite rilevamento di pressione sinergica non lineare. Science Advances, 11(16). https://doi.org/10.1126/sciadv.adu1598
