Si chiama ISAAC il nuovo progetto del Centro di Competenza ARTES 4.0 dedicato a “Life Sciences e Healthcare” e il suo obiettivo principale è favorire la traslazione dei risultati ottenuti con la ricerca in prodotti da immettere sul mercato, in grado di migliorare sanità e vita dei cittadini. Sette gli ambiti d’azione del progetto: gestione dei dati clinici; diagnostica digitale; cura primaria e remota; medicina P5 e bio-tech farma; robotica sanitaria e tecnologie collaborative; logistica, automazione e consegna; gestione sanitaria della popolazione e medicina basata sul valore. ISAAC vuole anche favorire la transizione della sanità di oggi verso un approccio più connesso, integrato con le tecnologie robotiche, votato alla medicina preventiva, partecipativa, personalizzata e predittiva.
Al progetto partecipano molti partner, tra cui Dedalus Italian, INAIL, il CNR, la Scuola Universitaria Superiore Sant’Anna di Pisa, l’Istituto Italiano di Tecnologia e Fondazione Don Gnocchi.
Questa, in particolare, è presente in vari tavoli di lavoro, per esempio per lo sviluppo di sensori indossabili, di algoritmi di machine learning quali sistemi di supporto alle decisioni cliniche e un lavoro di analisi dei dati clinici in particolare di pazienti con Gravi Cerebrolesioni Acquisite per individuare modelli prognostici del percorso riabilitativo.
«Per esempio», spiega Andrea Mannini, bioingegnere ricercatore dell’Istituto di Firenze,«stiamo valutando dei sensori indossabili per uno screening precoce dell’alterazione del movimento umano: vorremmo arrivare a sviluppare un’app o una fascia indossabile in grado di dirci se le caratteristiche del movimento si stanno modificando nel tempo e quindi è consigliabile una valutazione clinica più approfondita. Immaginiamo una possibile applicazione nei pazienti con sclerosi multipla: monitorando la loro qualità del cammino, potremmo verificare l’evoluzione nel tempo della patologia stessa, oppure valutare gli effetti di una terapia».
«Un’altra idea in fase di sviluppo riguarda lo sviluppo di modelli prognostici del percorso riabilitativo a partire dall’analisi dei dati clinici dei pazienti appena ricoverati in struttura: prima che sia formulato un progetto riabilitativo il paziente viene sottoposto a test e scale di valutazione. Pensando in particolare a pazienti con esiti da ictus o con gravi cerebrolesioni acquisite e lavorando su algoritmi di intelligenza artificiale, vorremmo riuscire ad avere indicazioni precise sulle loro capacità e tempi di recupero, così da prevedere l’esito e le tempistiche di un certo percorso riabilitativo».
Collaborano a questi e altri progetti anche Chiara Fanciullacci, Federica Vannetti, Bahia Hakiki, Antonello Grippo, Francesca Cecchi, tutti della sede fiorentina), Maurizio Ferrarin e Davide Cattaneo, della sede Irccs di Milano.
Stefania Somaré
