
Sistema sperimentale sostenibile per lo screening di disturbi visivi e potenziamento delle capacità visive

Introspecto è un sistema sperimentale sviluppato da Rham Medical Group, facilmente replicabile e installabile, che consente di effettuare uno screening di possibili disturbi visivi ed esercizi per il potenziamento delle capacità visive.

Visore adattivo
Realizzato tramite tecniche di stampa 3D

Software cloud
Accessibile via web su comuni tablet/dispositivi touch
Visore adattivo stampato in 3d
Il visore realizzato in PLA è caratterizzato da una fascia adattabile, diversi slot a scorrimento per ospitare lenti convenzionali in specifiche successioni/combinazioni per ciascun occhio, opportune leve laterali per dimensionare l’apertura del focus di ciascun occhio e per impostare un distanziamento opportuno delle singole lenti.
Software dedicato per la raccolta e l’analisi dei feedback
Il software consente la selezione degli esercizi e di catturare il relativo feedback dalle interazioni effettuate dall’utente. Dalla dashboard il terapeuta/supervisore può effettuare analisi dati relativa ai feedback per ciascun esercizio e relativo setting impostato sul visore e dei relativi trend nel tempo, in modo da poter avere elementi a supporto di una diagnosi.

Sinergia per lo screening
Il visore consente lo screening (es. valutazione dell’attenzione selettiva, inibizione, attenzione sostenuta visiva) tramite l’utilizzo di una combinazione di lenti, con uno specifico distanziamento e livello di apertura del focus, unitamente a scenari/esercizi erogati sul dispositivo touch.

Approccio Sostenibile
Il sistema Introspecto è facilmente replicabile ed attuabile con costi contenuti, e può rappresentare un valido contributo all’obiettivo 3 dell’Agenda ONU 2030 (Assicurare la salute e il benessere per tutti e per tutte le età).
References
Sistema tutelato da brevetto per invenzione industriale concesso n. 102019000009996 e da modello registrato
Progetto finalista nella challenge nazionale Campioni di Innovazioni 2022
Progetto selezionato come case study virtuoso di applicazione Low Resource Settings per LMIC (Low or Middle Income Country) all’evento internazionale AHT2022 organizzato da IET (Institution of Engineering and Technologies)

