Dipartimento di Chimica e Chimica Industriale dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa (DCCI-UNIPI)
Model Checking Research Lab (MCLab) (http:\/\/mclab.di.uniroma1.it)<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n
Key Enabling Technology<\/strong>: Intelligenza artificiale<\/p>\n\n\n\n Area di intervento<\/strong>: Strumenti, tecnologie e soluzioni digitali per la salute e l\u2019assistenza, compresa la medicina personalizzata<\/p>\n\n\n\n Il progetto SIATE intende applicare l\u2019Intelligenza Artificiale ad un sistema di monitoraggio dell\u2019efficienza della terapia in pazienti in trattamento emodialitico. In particolare si propongono soluzioni ingegnerizzate di monitoraggio del trattamento che consentano, sia una personalizzazione della modalit\u00e0 di rilievo dei parametri patologici, sia delle scelte terapeutiche consequenziali. Allo stato attuale, nel mercato di riferimento non \u00e8 dato riscontrare soluzioni tecnologiche analoghe a quelle proposte dal progetto SIATE.<\/p>\n\n\n\n La figura 1 riassume gli elementi essenziali del progetto SIATE.<\/p>\n\n\n\n Fig. 1 \u2013 La struttura logica del progetto SIATE<\/p>\n\n\n\n Fonte: ns. elaborazione<\/p>\n\n\n\n I pazienti in trattamento emodialitico sono circa 50.000 in Italia con trattamenti trisettimanali e con un impatto sulla spesa sanitaria pari al 2% in crescita. Si stima infatti che nel 2030 i pazienti dializzati nel mondo saranno pari a circa 5.400.000 a fronte di un dato 2010 pari a 2.600.000. Il costo elevato del paziente in dialisi \u00e8 legato non solo alla prestazione emodialitica, ma anche alle numerose complicanze metaboliche responsabili di un\u2019elevata morbilit\u00e0 e mortalit\u00e0 (circa 15% annuo in Italia e 25% negli Stati Uniti). Morbilit\u00e0 e mortalit\u00e0 dipendono significativamente sia dall\u2019efficienza dialitica che dal controllo metabolico. L\u2019efficienza dialitica, a sua volta, dipende dal funzionamento corretto dell\u2019accesso vascolare ed \u00e8 anche un fattore essenziale del buon controllo metabolico. Tuttavia l\u2019Accesso Vascolare (AV) rappresenta anche il tallone di Achille della emodialisi in quanto frequentemente soggetto a complicanze cliniche (trombosi e infezioni), che richiedono ricoveri frequenti per i pazienti con i relativi costi economici. Pertanto, il malfunzionamento dell\u2019AV, riduce l\u2019efficienza dialitica, aumenta morbilit\u00e0 e mortalit\u00e0 ed aumenta i costi sanitari. Da queste considerazioni scaturisce l\u2019importanza sia clinica che economica del monitoraggio dell\u2019AV al fine di ridurne i malfunzionamenti. Questo semplice sistema di Triage dell\u2019AV, \u00e8 ora in via di inserimento sperimentale presso il partner Nefro Center. In ogni seduta di dialisi, gli operatori sanitari inseriscono manualmente tutta una serie di parametri pertinenti al funzionamento dell\u2019AV, ottenendo dall\u2019algoritmo di funzionamento uno score ed il relativo triage mensile, in grado di richiamare l\u2019attenzione degli operatori non pi\u00f9 sul valore istantaneo, quanto sui cambiamenti anche modesti prodottisi nel corso delle ripetute sedute di dialisi. E\u2019 in tal modo possibile intercettare disfunzioni e programmare interventi correttivi necessari alla performance stabile ed adeguata dell\u2019AV. Di non secondaria importanza \u00e8 la oggettivazione e standardizzazione della registrazione degli eventi che favorisce la comunicazione tra gli operatori che si alternano sul singolo paziente. Il sistema di controllo Triage dell\u2019AV \u00e8 attualmente del tutto manuale (prevede l\u2019inserimento di tutti i parametri da parte degli operatori) ed \u00e8 basato su un numero limitato di parametri. Il progetto SIATE prevede di rendere automatica l\u2019acquisizione dei dati relativi alla terapia dialitica e di ampliare l\u2019insieme dei dati acquisiti includendo parametri clinici notoriamente mal controllati e valutazioni dirette dell\u2019efficienza dialitica mediante sensori che rilevano la concentrazione di tossine uremiche standard (l\u2019urea) ma anche e soprattutto di tossine uremiche note ma ancora non disponibili nella routine e anche di altre tossine al momento non identificate. L\u2019elaborazione dei dati con algoritmi sviluppati da sistemi di Intelligenza artificiale potr\u00e0 fornire valutazioni personalizzate al singolo paziente sulle criticit\u00e0 presenti nella gestione clinico-terapeutica.<\/p>\n\n\n\n Il progetto SIATE ha l\u2019obiettivo di realizzare un sistema di supporto alle decisioni cliniche basato su IA (Intelligenza Artificiale) che abiliti una medicina personalizzata e di alta qualit\u00e0 per i pazienti in emodialisi. Il sistema consiste di quattro elementi principali: Il progetto SIATE intende quindi realizzare un sistema innovativo che, attraverso un monitoraggio personalizzato del funzionamento dell\u2019Accesso Vascolare (AV) e dell\u2019andamento ed adeguatezza della terapia dialitica, sia in grado di supportare le decisioni del clinico e di suggerire azioni correttive per la terapia in corso. Ai fini della valutazione dell\u2019efficienza dialitica, oltre a biomarcatori di routine, \u00e8 previsto il monitoraggio sia di tossine gi\u00e0 note che di nuove identificate dai sensori innovativi sviluppati dal partner dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa. Il sistema sar\u00e0 applicabile a tutte le modalit\u00e0 di trattamento emodialitico ed a tutti i tipi di monitor di dialisi disponibili in commercio. Si tratta di un prodotto ancora non presente sul mercato del quale vi \u00e8 grande esigenza sia clinica che economica e per il quale \u00e8 prevedibile un importante potenziale di uso e commercializzazione. DIPARTIMENTO DI MEDICINA TRASLAZIONALE E DI PRECISIONE DELL\u2019UNIVERSIT\u00c0 DEGLI STUDI LA SAPIENZA DI ROMA<\/strong> Dipartimento di Chimica e Chimica Industriale dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa (DCCI-UNIPI)<\/strong> metter\u00e0 a punto metodi analitici per il monitoraggio dell\u2019emodialisi attraverso la misura delle concentrazioni di marcatori noti (targeted) o da identificare (untargeted) in matrici prelevabili dai pazienti in maniera non invasiva, quali espirato e dialisato, e nel plasma.<\/p>\n\n\n\n Il gruppo di ricerca Model Checking Research Lab (MCLab)<\/strong> (http:\/\/mclab.di.uniroma1.it) del Dipartimento di Informatica della Sapienza Universit\u00e0 di Roma, coordinato da Enrico Tronci, \u00e8 costantemente coinvolto nel progetto di ricerca.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":20354,"template":"","class_list":["post-22544","progetto_di_ricerca","type-progetto_di_ricerca","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n
Il progetto fornir\u00e0 al clinico strumenti, tecnologie e soluzioni digitali basate su Intelligenza Artificiale (IA) (incluse soluzioni mobili e sistemi di telemedicina) per la salute e l\u2019assistenza personalizzata in grado di generare allarmi di attenzione rispetto ai numerosi parametri disfunzionali responsabili di morbilit\u00e0 e mortalit\u00e0 dei pazienti in emodialisi. Il progetto prevede la progettazione e realizzazione degli strumenti necessari per l\u2019assistenza clinica in contesti real-life nonch\u00e9 la ricerca di nuovi biomarcatori di patologia finalizzati alla attuazione di diagnosi basate sulla medicina personalizzata e basata sull\u2019evidenza. Le soluzioni sviluppate verranno infatti validate attraverso uno studio osservazionale prospettico esteso a circa 1500 pazienti in trattamento emodialitico presso i centri Nefrocenter.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.nefrocenter.it\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/SIATE-elab.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n<\/h3>\n\n\n\n
Sintesi<\/h3>\n\n\n\n
Attualmente, il monitoraggio dell\u2019efficienza dialitica \u00e8 effettuato limitatamente alla depurazione delle tossine a basso peso molecolare quali, ad esempio, l\u2019urea, mentre la depurazione di tossine di pi\u00f9 alto peso molecolare \u00e8 ancora limitato alla ricerca clinica e sperimentale. Inoltre, la sorveglianza standard dell\u2019AV \u00e8 demandata agli operatori sanitari che intervengono, in caso di complicanze, sulla base della obiettivit\u00e0 clinica, oppure sulla base di allarmi sonori prodotti dai monitor di dialisi i quali, durante la dialisi, visualizzano in continuo l\u2019andamento di alcuni parametri indicativi di funzionamento dell\u2019AV. In alcuni casi viene richiesta una valutazione strumentale per la misurazione del flusso sangue nell\u2019AV (ecodoppler). In tal modo, la sorveglianza standard degli AV si basa esclusivamente su allarmi istantanei e non prevede la valutazione media nel tempo dell\u2019andamento dei diversi parametri nel singolo paziente ed \u00e8, pertanto, incapace di cogliere piccoli, continui e spesso inevitabili deterioramenti del l\u2019efficienza dell\u2019AV. In altre parole, la tecnologia attuale \u00e8 al pi\u00f9 in grado di rilevare un malfunzionamento dell\u2019AV, ma non \u00e8 in grado di prevederlo e quindi di prevenirlo (preventive maintenance).
Prevedibilmente, la implementazione di un monitoraggio omogeneo della performance dell\u2019AV e del controllo metabolico durante le sessioni di dialisi, dovrebbe consentire una migliore gestione della terapia con benefici clinici per il paziente (qualit\u00e0 della vita e riduzione di morbilit\u00e0 e mortalit\u00e0) ed economici per la riduzione delle spese sanitarie legate ai ricoveri ed alla morbilit\u00e0 pi\u00f9 in generale. In effetti, nella nostra esperienza monocentrica1, durante un\u2019osservazione di 4 anni, l\u2019applicazione del semplice Triage dell\u2019AV illustrato nella pubblicazione di cui sopra, ha migliorato i parametri di efficienza dialitica ed ha evidenziato un numero di ricoveri minore nei pazienti con score pi\u00f9 favorevole.<\/p>\n\n\n\n
un sistema che acquisisce i dati dai dispositivi di emodialisi;
sensori in grado di misurare la concentrazione di tossine uremiche al momento non monitorate;
una server farm che fornisce uno storage per i dati raccolti dai dispositivi di emodialisi e dai pazienti per fornire informazioni agli operatori e per interfacciarsi con gli operatori sanitari stessi (medici, infermieri, etc);
un sistema che, sulla base dei dati raccolti, usando IA, elabora regole per prevedere e prevenire la diminuzione dell\u2019efficacia del trattamento di dialisi per uno specifico paziente.<\/p>\n\n\n\n
Il progetto SIATE, oltre alla progettazione ed ingegnerizzazione del sistema, include anche una fase di studio clinico osservazionale prospettico con relativa costruzione di software adatto a raccogliere e convogliare i dati in modo automatico e capace di produrre analisi che consentano di verificare concretamente quali aspetti clinici saranno migliorati con l\u2019applicazione di questo innovativo sistema di controllo. Oltre a migliorare la qualit\u00e0 e l\u2019attesa di vita dei pazienti in emodialisi, \u00e8 prevedibile una riduzione dei ricoveri e dei relativi costi. Il sistema di controllo SIATE cos\u00ec ingegnerizzato potr\u00e0 essere utilmente applicato alle modalit\u00e0 di dialisi domiciliare favorendone in tal modo la diffusione, con i relativi prevedibili guadagni di tipo sia economico che della qualit\u00e0 della vita dei pazienti eleggibili.
Plausibilit\u00e0 e solidit\u00e0 di queste previsioni trovano conforto nei dati ottenuti con la nostra esperienza personale sviluppata in 4 anni di osservazione e pubblicata sul Journal of Nephrology2. Sulla base di questi dati, abbiamo calcolato che in un termine di 18 mesi i pazienti con score del triage pi\u00f9 favorevole avevano circa 90 ricoveri in meno rispetto a quelli con triage peggiore. Ci\u00f2 consente di stimare, con un costo medio giornaliero di 700 euro per ricovero, un risparmio di circa 1.000.000 di euro.<\/p>\n\n\n\nPartners del progetto<\/h3>\n\n\n\n
Il responsabile scientifico del progetto \u00e8 il Prof Sandro Mazzaferro, Professore Ordinario presso il Dipartimento di Medicina Traslazionale e di Precisione della Sapienza Universit\u00e0 di Roma. Sandro Mazzaferro \u00e8 autore di oltre 180 pubblicazioni su riviste nazionali ed internazionali. Il suo H-Index su Google Scholar \u00e8 31. Sandro Mazzaferro \u00e8 componente del Direttivo della Societ\u00e0 Italiana di Nefrologia, \u00e8 Vice-Chair del Working Group CKD-MBD della Societ\u00e0 Europea di Nefrologia Dialisi e Trapianto (ERA), \u00e8 Editor di Area per il Journal of Nephrology (Organo ufficiale della Societ\u00e0 Italiana di Nefrologia) ed \u00e8 regolarmente coinvolto in numerose attivit\u00e0 quali conferenze e review per riviste internazionali. \u00c8 stato coordinatore di numerosi progetti di ricerca finanziati sia dall\u2019Ateneo che da Aziende private del settore.<\/p>\n\n\n\n