PROGETTAZIONE E SVILUPPO DI UN SISTEMA MOBILE DI DIGITAL PHENOTYPING PER IL MONITORAGGIO DEL DISTURBO BIPOLARE

Il disturbo bipolare è caratterizzato da variazioni marcate del tono dell'umore e del comportamento, che rendono difficile monitorare in modo continuo tra una visita e la successiva. Questa tesi mira a progettare e sviluppare un'applicazione mobile che raccoglie dati di monitoraggio attivo (questionari giornalieri) e passivo (sensori di smartphone e smartwatch) per descriverne l'andamento dei sintomi nel corso del tempo. La soluzione così sviluppata integra un modello di Machine Learning e un Risk Engine per analizzare dati sia riportati dall'utente, sia raccolti dai sensori. I risultati dimostrano che l'applicazione è in grado di classificare il pattern di umore prevalente (eutimico, misto, depressivo, maniacale) a partire dai dati raccolti. Lo strumento non è progettato per sostitursi alla pratica clinica, ma per supportare il monitoraggio dei sintomi.