Chiave per la sopravvivenza post-ictus: dati e algoritmi per migliorare la qualità della vita delle vittime di ictus 

Secondo lo studio  ‘The impact of stroke in Europe’ , del King’s College for the European Stroke Alliance, tra il 2015 e il 2035 ci sarà un aumento del 34% del numero di casi in Europa (fino a 819.771). E in Spagna ne soffrono più di 100.000 persone (il 50% ha sequele invalidanti o muore). Pertanto, se la prevenzione è fondamentale, la riabilitazione diventa un fattore determinante per la sopravvivenza e la qualità della vita.

Il  progetto MAESTRO  ( “Nuove tecniche di apprendimento automatico per migliorare la previsione degli esiti post-ictus” ) si concentra sulla risoluzione della mancanza di sistemi affidabili per monitorare l’aderenza del paziente alla riabilitazione, nonché l’efficacia del processo. IMDEA Networks è il beneficiario di questo progetto finanziato dall’UE (H2020-MSCA-IF-2020 – Marie Skłodowska Curie Individual Global Grant), che va da marzo 2022 a febbraio 2025, con  Antonio Fernández Anta  come ricercatore principale per conto del team di IMDEA Networks . Il progetto è in linea con gli obiettivi di Orizzonte 2020 nell’Area III (digitalizzazione, ricerca e innovazione) e nella sanità.

Il ricercatore  Augusto García-Agúndez  lavorerà alla Brown University (USA) per i primi due anni e l’ultimo all’istituto di Madrid. In questo contesto, l’esperienza di lavoro in pronto soccorso con biosensori e gamification,  l’esperienza nel rilevamento degli outlier e nell’apprendimento automatico delle reti IMDEA e le  conoscenze nel deep learning applicato alla medicina  dell’AI Lab della Brown University si uniscono per sviluppare algoritmi in grado di determinare l’aderenza alla riabilitazione e la sua efficacia tramite wearable. Ciò ottimizzerà la riabilitazione e predirà il recupero fornendo informazioni sia al team di neurologia che feedback ai pazienti e agli operatori sanitari.

MAESTRO recluterà 50 pazienti dal Rhode Island Hospital  nell’arco di quattro mesi nel primo di tre cicli di sviluppo, con app mobili, dispositivi IoT e questionari come strumenti analitici (inoltre, l’infrastruttura e le connessioni di un progetto esistente relativo all’ictus presso il sarà utilizzato l’ospedale). L’innovazione in MAESTRO risiede nello sviluppo di soluzioni software per monitorare la riabilitazione post-ictus dei pazienti da remoto e passivamente utilizzando hardware commerciale e ludicizzazione (la raccolta dei dati inizierà ad aprile 2023).

L’aspetto più innovativo del progetto sarà la capacità di prevedere quale sarà l’intervallo di recupero nei diversi domini colpiti dall’ictus durante il processo riabilitativo. “ Ci auguriamo inoltre di sviluppare un’applicazione che consenta un monitoraggio più continuo del processo riabilitativo. La principale sfida affrontata dal progetto è esplorare come una combinazione di metodi tradizionali di monitoraggio della riabilitazione dei pazienti, basati su questionari e osservazioni del neurologo (insieme ad altre fonti di informazioni ottenute, ad esempio, con sensori), possa offrire un previsione più accurata del grado di guarigione del paziente dopo la riabilitazione”, afferma García-Agúndez. Un processo in cui la maggiore difficoltà sarà “distinguere le fonti informative di informazioni da quelle che non lo sono e determinare qual è il livello minimo di informazione (cioè, quanto tempo in anticipo possono essere prodotte previsioni sufficientemente accurate per essere clinicamente utili).

Come sottolinea García-Agúndez, “ l’interazione tra il gruppo guidato dal Dr. Fernández Anta (IMDEA Networks) e quello del Prof. Eickhoff (Brown University) ha un grande potenziale , perché sono aree complementari. Inoltre, entrambi i centri sono molto focalizzati sulla ricerca e sono molto competitivi a livello internazionale. Sono queste sinergie che consentono di compiere i maggiori progressi in entrambi i centri”. Un’applicazione diretta della ricerca in ambito clinico è in corso di valutazione da parte dei comitati etici delle due istituzioni coinvolte ed è attualmente in fase di analisi con il neurologo che collaborerà con entrambe le organizzazioni sugli opportuni criteri di inclusione ed esclusione per reclutamento dei pazienti.

Metodi come il  deep learning consentono la classificazione automatizzata di dati estremamente complessi  che, nel caso di MAESTRO, diventa un progresso scientifico unico, fornendo al team medico, ai pazienti e ai caregiver specifici livelli di feedback, con algoritmi sviluppati appositamente all’interno del progetto che possono essere la base per nuovi sviluppi con obiettivi diversi, come la traduzione nella pratica clinica e l’espansione ad altre malattie neurodegenerative.

Guardando al futuro, il ricercatore di IMDEA Networks è ottimista sulla strada da percorrere: “ L’analisi dei dati ha un enorme potenziale per valutare le condizioni , la prognosi e l’aderenza al trattamento dei pazienti e consente innovazioni nelle procedure diagnostiche e nei trattamenti. In questa fase, è difficile indovinare dove possa trovarsi il limite, perché tra qualche anno avremo applicazioni che ora non possiamo nemmeno immaginare. Inoltre, è probabile che le stesse idee su cui si basa MAESTRO possano essere estese (con opportune modifiche) ad altre malattie neurodegenerative che coinvolgono anche la riabilitazione/terapia, come il morbo di Parkinson.

Di ihal

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