Autismo e ADHD possono presentarsi insieme e condividere alcuni tratti, rendendo più complessa la valutazione nei bambini. Una ricerca pubblicata il 12 agosto su Scientific Reports prova ora a capire se un’app possa isolare meglio i comportamenti associati alle due condizioni osservandoli direttamente. Lo studio ha coinvolto 183 bambini tra 3,3 e 8,3 anni: 41 neurotipici, 48 con ADHD, 53 con autismo e 41 con entrambe le condizioni. A tutti è stata somministrata SenseToKnow, un’app sviluppata alla Duke University che utilizza la fotocamera frontale del tablet, i sensori del touchscreen, computer vision e machine learning. Il risultato più netto è che lo status di autismo era associato a 21 delle 23 caratteristiche digitali analizzate, mentre nello stesso modello lo status ADHD non risultava associato in modo significativo a nessuna, dopo la correzione per i confronti multipli.
Il funzionamento è relativamente semplice per il bambino, molto meno per l’algoritmo. Per circa dieci minuti vengono mostrati brevi filmati, alcuni con persone che parlano o interagiscono e altri con stimoli non sociali, come oggetti e bolle. Alla fine c’è un piccolo gioco in cui bisogna “scoppiare” bolle sullo schermo. Nel frattempo l’app misura dove guarda il bambino, quanto il suo sguardo segue chi sta parlando, quante volte orienta il volto verso lo schermo, la frequenza e la complessità dei movimenti della testa e del viso, i battiti di palpebre e il modo in cui tocca il display. I bambini con autismo, con o senza ADHD, mostravano differenze soprattutto nelle risposte agli stimoli sociali, tra cui una minore correlazione tra sguardo e parlato, meno tempo rivolti verso lo schermo e differenti schemi di movimento. I bambini con ADHD senza autismo, invece, si distinguevano dai neurotipici soprattutto durante gli stimoli non sociali.
È proprio qui che lo studio diventa interessante. L’ADHD è una delle condizioni che più frequentemente coesistono con l’autismo e la sovrapposizione dei comportamenti può complicare il percorso di valutazione. Eppure, in questa ricerca, i bambini con autismo e quelli con autismo più ADHD non mostravano differenze significative nelle 23 misure dell’app: il segnale associato all’autismo rimaneva sostanzialmente riconoscibile anche in presenza dell’ADHD. Al contrario, confrontando i bambini con solo ADHD e quelli con autismo, emergevano numerose differenze, in particolare nell’attenzione verso gli stimoli sociali e nei movimenti del volto e della testa. Questo non significa che un tablet possa stabilire una diagnosi: suggerisce piuttosto che il cosiddetto digital phenotyping, cioè la misurazione quantitativa del comportamento attraverso sensori e algoritmi, possa un giorno aggiungere informazioni oggettive alle valutazioni basate sull’osservazione clinica e sui resoconti dei caregiver.
L’app, infatti, non è ancora un “test per l’autismo” da utilizzare autonomamente. Gli stessi ricercatori precisano che questo studio non era progettato per diagnosticare o classificare il singolo bambino e che serviranno campioni più ampi e indipendenti. I partecipanti provenivano inoltre da un solo centro ed erano prevalentemente maschi e bianchi, mentre alcune misure dell’app si sono dimostrate più riproducibili di altre. SenseToKnow, però, arriva da una linea di ricerca già avanzata: in uno studio precedente pubblicato su Nature Medicine e condotto su 475 bambini di 17-36 mesi, un algoritmo che combinava 23 fenotipi digitali aveva raggiunto un’AUC di 0,90, con sensibilità dell’87,8% e specificità dell’80,8% nel distinguere autismo e sviluppo neurotipico. Il nuovo lavoro aggiunge ora un tassello diverso e potenzialmente molto importante: i comportamenti digitali associati all’autismo sembrano rimanere visibili anche quando accanto all’autismo c’è l’ADHD, proprio una delle situazioni che possono rendere più difficile interpretare i segnali del neurosviluppo.
⸻
Aikat V, Carpenter KLH, Di Martino JM, et al. “Digital phenotyping captures autism-associated behaviors in preschool- and school-age autistic children with and without co-occurring ADHD”. Scientific Reports, pubblicato il 12 agosto 2026. DOI: 10.1038/s41598-026-65395-7.