L’Intelligenza Artificiale a PRAESIIDIUM dell’healthcare
Il progetto PRAESIIDIUM per contrastare in tempo reale il rischio prediabetico
L’incidenza del diabete non diagnosticato interessa una quota elevata di cittadini: il 36% degli adulti europei. Quella di prediabete è tuttavia una condizione che può essere invertita senza la prescrizione di farmaci. La risposta va ricercata in modelli matematici che simulino il metabolismo della persona, la produzione ormonale del pancreas, i metaboliti del microbioma, il processo infiammatorio e la risposta del sistema immunitario.
Ricerca, innovazione, prevenzione: in una parola, PRAESIIDIUM
Durata:
36 mesi
Anni di svolgimento:
Gennaio 2023 – Dicembre 2025
Mercati di riferimento:
Bioinformatica, Digital Health
Partners:
CNR – Consiglio Nazionale delle Ricerche, SUPSI (Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana), Institute of Electronics and Computer Science (EDI), Euronet Consulting, Scuola di Robotica (SdR), CheckHealth, Medical University of Graz (MUG), Fondazione Italiana Fegato Onlus (FIF), HK3 Lab (HKL), University of Latvia (UNIL)
La soluzione realizzata
Il progetto svilupperà un prototipo per la previsione in tempo reale del rischio prediabetico basato su modelli matematici multi-scala e multi-organo.
L’algoritmo di previsione si avvarrà di un ricco set di dati per il training derivanti dalla storia familiare del paziente, dai dati clinici che lo riguardano e da uno studio pilota multicentrico in cui il paziente sarà dotato di sensori indossabili per il monitoraggio di glucosio, frequenza cardiaca, biompendenza ecc.
L’indice di rischio calcolato includerà, caso per caso, un’indicazione tempestiva delle condizioni di salute che possono provocare un imminente insorgere del pre-diabete.
Vantaggi guadagnati
Training accelerato (Physic Inform Machine Learning) per la simulazione della produzione del macrobioma e il miglioramento delle sue prestazioni di previsione.
Reimpiego sistematico di dati clinici preesistenti nella funzione di studi clinici retrospettivi.
Piattaforma a disposizione di operatori sanitari e pazienti per l’inserimento dei dati, la loro integrazione con quelli acquisiti dai sensori indossabili e l’interrogazione dei risultati aggiornati.
Sviluppo di un’app mobile con funzioni di supporto e assistenza per il paziente.
