La sclerosi multipla (SM) è una malattia autoimmune che colpisce il sistema nervoso centrale causando varie alterazioni organiche e funzionali. In particolare, una rilevante percentuale di pazienti sviluppa deficit in differenti domini cognitivi.
Per limitare la progressione di tali deficit, team specialistici hanno ideato dei protocolli per la riabilitazione cognitiva. Per effettuare le sedute di riabilitazione, i pazienti devono recarsi in cliniche specializzate, necessitando dell'assistenza di personale qualificato e svolgendo gli esercizi tramite scrittura su carta. In seguito, si è iniziato un percorso verso la digitalizzazione di questo genere di esperienze.
Un team multidisciplinare composto da ricercatori del DISI - Università di Bologna e da specialisti di vari centri italiani ha progettato un software, MS-Rehab, il cui scopo è fornire alle strutture sanitarie un sistema completo e di facile utilizzo specifico per la riabilitazione della SM. Tale software permette lo svolgimento di numerosi esercizi nei tre domini cognitivi: attenzione, memoria e funzioni esecutive.
Questo lavoro di tesi si è concentrato sull'integrazione di metodi di Reinforcement Learning (RL) all'interno di MS-Rehab, allo scopo di realizzare un meccanismo per l'automatizzazione adattiva della difficoltà degli esercizi. Tale soluzione è inedita nell'ambito della riabilitazione cognitiva. Allo scopo di verificare se tale soluzione permettesse un’esperienza riabilitativa pari o superiore a quella fornita attualmente, è stato realizzato un esperimento basato sulla somministrazione ad individui selezionati di un test preliminare, atto a valutare il loro livello nelle funzioni cognitive di attenzione e memoria, seguito poi da un periodo di allenamento su MS-rehab, e infine da una nuova istanza del test iniziale. I risultati ottenuti sono incoraggianti: le prestazioni del test neuro-psicologico hanno evidenziato punteggi sensibilmente più alti per il gruppo che ha utilizzato la versione con RL
