MoDiag per la diagnostica precoce e non invasiva di malattie neurodegenerative

Adottare modelli matematici per l’analisi integrata dei dati clinici e supportare le decisioni, innovando la diagnosi delle malattie neurodegenerative: adesso è possibile.

Grazie alla piattaforma MoDiag è possibile integrare parametri clinici, strumentali e informazioni su biomarcatori per anticipare le diagnosi di malettie neurodegenrative come il morbo di Parkinson e l’Alzheimer. La diagnosi si presenta accurata e stratificata per i diversi sottogruppi, permettendo l’identificazione di protocolli di cura e farmacologia adeguati al tipo di paziente. Il tutto, in un’unica suite decisionale basata su un’architettura web service user-friendly.

Un progetto per rivoluzionare il metodo diagnostico

Nome del progetto:

Piattaforma per diagnostica precoce e non invasiva di malattie neurodegenerative

Durata:

31 mesi

Anno:

2017-2019

Mercato di riferimento:

Health Technology

CO-finanziamento:

Fondi Europei CE, Regione Lazio

Bando:

POR FESR LAZIO 2014-2020. Avviso Pubblico “LIFE 2020”

Investimento totale del progetto:

€ 1.202.899

Contributo ammesso:

€ 890.371

La soluzione realizzata

La piattaforma è realizzata su un’architettura di tipo web service per agevolare l’interazione con il personale medico. La suite di Decision Support adotta modelli matematici ed è in grado di operare un’analisi integrata di dati clinici, strumentali e biomarcatori innovativi. Il modello diagnostico si basa su un’analisi retrospettiva su grandi quantità di dati di diversa natura e biomarcatori, raccolti durante il periodo iniziale del progetto.

VANTAGGI GUADAGNATI

I benefici apportati dalla piattaforma sono apprezzabili su più livelli:

  1. DIAGNOSI PRECOCI: grazie all’utilizzo di modelli matematici e analisi integrata, è possibile diagnosticare malattie neurodegenerative (Alzheimer o Parkinson) in anticipo rispetto ai tempi di una diagnosi standard;
  2. PROTOCOLLI DI CURA PERSONALIZZATI: la piattaforma è in grado di adeguare automaticamente i protocolli di cura e di trattamento ai diversi stadi della patologia, in virtù di un’analisi approfondita dei dati clinici;
  3. SOLLIEVO INFRASTRUTTURALE: il supporto della piattaforma diagnostica permette di contenere i costi sanitari, snellendo i tempi necessari per le fasi di diagnostica e personalizzazione della cura del paziente;
  4. IMPATTO SOCIALE: la diagnosi precoce permette un intervento più rapido e tempestivo sulla patologia rispetto alle diagnosi standard. Di conseguenza, le condizioni del paziente possono essere preventivamente tutelate per un guadagno a livello di qualità della degenza e della vita futura.
ALTRI PROGETTI DI SUCCESSO

Digital Twin e Object and Anomaly Detection

3D MODELING, IMAGE RECOGNITION, AI FOR OBJECT E ANOMALY DETECTION

Avatar, un virtual assistant human-like

CHAT BOT NLR, VOICE BOT, IMAGE RECOGNITION

Tech Radar, il Web Crawler per il mondo IT

Augmented Intelligence, DEEP LEARNING