Giovanna Da Rì e gli studi (con lode) sul futuro: «L’AI può tradurre i pensieri in azioni: così potremo spostare gli oggetti con la mente»

Qualche giorno fa è stata proclamata dottoressa in Medicina e chirurgia e ingegnera in Ingegneria biomedica. Giovanna Da Rì, di Fai della Paganella, ha terminato il suo percorso Medtec con il massimo dei voti: 110 e Lode.
Medtec è una laurea internazionale a doppio titolo, comprende sia Medicina e chirurgia che Ingegneria biomedica, organizzata in collaborazione da Humanitas University e dal Politecnico di Milano. Il primo ciclo del corso, tenuto interamente in lingua inglese, è stato avviato nel 2019.
Giovanna, 25 anni, figlia d’arte (suo padre è medico), è tra i primi medici europei con questo doppio titolo, che consentirà loro di proseguire sia nella pratica medica (con le scuole di specializzazione) sia nella ricerca ingegneristica con diversi percorsi di dottorato PhD. Tirocinio e sperimentazioni li ha condotti in parte in Daniamrca.
Giovanna, un percorso impegnativo, immaginiamo…
«Per me sono stati anni di estremo impegno, ma anche di grande soddisfazione. Non potrei essere più fiera di come ho svolto questo percorso negli ultimi sei anni.
Ho appreso concetti che spaziano dalla medicina all’ingegneria, andando a studiare concetti prettamente medici, come le patologie che coinvolgono i pazienti e le loro rispettive cure, e concetti ingegneristici, come l’Intelligenza artificiale, la robotica, la programmazione e anche lo sviluppo di dispositivi medico-ingegneristici».
Difficoltà incontrate?
«Una delle difficoltà di questo corso è ovviamente quella di fondere la parte medica con quella ingegneristica. Metodo di studio e mentalità sono diversi. Poi impari a sentirti una figura ibrida: mi sento completamente sia un’ingegnera che una medica».
Com’è nata la scelta di questo corso di studi?
«Ho scelto questo percorso sei anni fa perché ho sempre amato tutte le materie scientifiche, includendo discipline più ingegneristiche, come la matematica e la fisica, e materie più mediche, come la biologia. Questo percorso era l’unico che fosse in grado di abbinare due delle mie più grandi passioni: quella per la tecnologia e quella per la medicina».
Ci racconta del lavoro di tesi?
«La mia tesi ha come titolo “Brain-Computer Interface (BCI) in Neurorecovery and Neuroplasticity” (“Interfaccia Cervello-Computer nel Neurorecupero e nella Neuroplasticità”). La parte introduttiva recita: “Hai mai sognato di essere in grado di interagire con l’ambiente circostante – di muovere oggetti o di compiere azioni – con soltanto il potere della tua mente?”. Per la maggior parte di noi, questo è solo un sogno. Ma per alcuni pazienti affetti da deficit motori diventa una necessità. In questo studio ho acquisito dati elettroencefalografici (Eeg) da soggetti sani, programmando poi una serie di algoritmi di elaborazione del segnale e di reti neurali artificiali, che costituiscono il cuore della BCI. Questi algoritmi permettono di tradurre il segnale cerebrale legato all’area motoria in un segnale comprensibile da computer. Ogni segnale che viene trasmesso al computer è poi strettamente correlato ad un movimento, che viene definito “evento di interesse”. Si lavora sui movimenti immaginari: dati elettroencefalografici corrispondono ai cambiamenti di voltaggio relativi ai neuroni appartenenti all’area motoria del cervello. In breve, questi sono le registrazioni dei pensieri del cervello. Gli algoritmi di elaborazione del segnale sono in grado di pulire e processare i dati Eeg, per poi dividerli in epoche, che sono finestre di dati che decodificano per gli eventi di interesse, che in questo caso sono degli specifici movimenti. Queste epoche vengono poi classificate tramite una serie di strati di algoritmi di reti neurali artificiali. Ogni etichetta derivante dalla classificazione indica in maniera univoca il movimento a cui il soggetto stava pensando.
Ho quindi realizzato un sistema capace di tradurre i segnali neuronali provenienti dall’area motoria del cervello in comandi interpretabili da un computer. Questo sistema può essere connesso ad attuatori esterni, come arti robotici, esoscheletri o elettrodi di stimolazione elettrica funzionale».
Qual è il grado di errore?
«Su 100 movimenti immaginari, 96 vengono classificati correttamente».
A chi si rivolge il sistema?
«Soprattutto può migliorare la vita di pazienti con lesioni del midollo spinale, affetti dalla Locked-In Syndrome, ma anche pazienti con lesioni cerebrali traumatiche importanti».