Perfezionamento di un serious game per la diagnosi precoce e la valutazione dell'apatia sociale

Abstract

Con l’aumento dell’aspettativa di vita si è registrato un incremento dei casi di deterioramento cognitivo, tra cui demenza senile e Alzheimer. Queste patologie sono spesso precedute dal Mild Cognitive Impairment (MCI), caratterizzato da sintomi come l’apatia sociale. Le attuali metodologie diagnostiche, basate su test neuropsicologici, risultano spesso poco gradite agli utenti, specialmente agli anziani, e non sempre forniscono risultati affidabili. In questo contesto nasce ApathySEED, un serious game che mira a valutare l’apatia nei sottodomini di iniziativa, interesse ed emozioni attraverso scelte in ambienti sociali simulati. Il gioco propone una narrazione interattiva articolata in varie scene quotidiane dove l’utente interpreta un personaggio impegnato in dialoghi e decisioni sociali. Ogni scelta influisce su variabili cliniche specifiche, con l’obiettivo di individuare precocemente i segnali di apatia nei diversi domini. Il gioco è stato progettato tenendo conto dell’accessibilità per utenti anziani, con interfaccia semplificata, tutorial iniziale e supporto multilingua (italiano, inglese, francese). Questa tesi si è focalizzata sull’implementazione della componente audio nei dialoghi, per migliorarne la fruibilità e l’immersività. Dopo un primo tentativo di sintesi vocale in tempo reale, abbandonato per limiti qualitativi e tecnici, si è optato per la generazione di file audio preregistrati tramite piattaforme text-to-speech. È stata inoltre completata la schermata finale dei risultati, che mostra i punteggi ottenuti nei diversi domini dell’apatia. Infine, sono stati effettuati test su dispositivi mobili Android, garantendo la compatibilità del gioco anche su smartphone e tablet. I risultati ottenuti confermano ApathySEED come strumento promettente per la valutazione dell’apatia e il supporto alla diagnosi precoce del MCI.

With increasing life expectancy, there has been an increase in cases of cognitive decline, including dementia and Alzheimer's disease. These conditions are often preceded by Mild Cognitive Impairment (MCI), characterized by symptoms such as social apathy. Current diagnostic methods, based on neuropsychological tests, are often unpopular with users, especially the elderly, and do not always provide reliable results. This is the context in which ApathySEED was born, a serious game that aims to assess apathy in the subdomains of initiative, interest, and emotions through choices in simulated social environments. The game offers an interactive narrative structured around various everyday scenes where the user plays a character engaged in dialogues and social decisions. Each choice affects specific clinical variables, with the aim of early identification of signs of apathy in various domains. The game was designed with accessibility for elderly users in mind, with a simplified interface, an initial tutorial, and multilingual support (Italian, English, French). This thesis focused on implementing audio into dialogues to improve usability and immersion. After an initial attempt at real-time speech synthesis, abandoned due to quality and technical limitations, the project opted to generate pre-recorded audio files using text-to-speech platforms. The final results screen, which displays the scores obtained in the various apathy domains, was also completed. Finally, tests were conducted on Android mobile devices, ensuring the game's compatibility with smartphones and tablets. The results confirm ApathySEED as a promising tool for assessing apathy and supporting the early diagnosis of MCI.