Un nuovo approccio alla prevenzione e gestione del diabete grazie alla telemedicina e all’intelligenza artificiale. È l’obiettivo del progetto “Telediabetology” promosso dall’Università Lum in collaborazione con l’azienda Emtesys e presentato ieri a Bari negli spazi di Be Mentor. A illustrarne le caratteristiche è il professor Angelo Rosa, coordinatore del programma.
In cosa consiste il progetto e come nasce?
«La nostra è una prima sperimentazione di integrazione di intelligenza artificiale e device. Siamo andati a prendere una delle patologie croniche più impattanti sul sistema sanitario come il diabete, e abbiamo cercato di sperimentare come l’Intelligenza artificiale possa renderla più governabile attraverso la raccolta e l’analisi dei dati. In maniera predittiva, grazie agli algoritmi e al data mining, monitoreremo i pazienti già affetti da diabete. Il nostro obiettivo è capire come il process mining possa, sulle singole patologie, permettere che il paziente sia curato sul territorio grazie alla telemedicina, eliminando la centralità degli ospedali ormai intasati di attività marginali».
In concreto come funzionerà?
«Scendendo più nello specifico della sperimentazione, stiamo fornendo a una platea di un centinaio di pazienti per il momento, in accordo con le varie aziende sanitarie regionali, dei veri e propri kit di monitoraggio sia del glucosio che di altri parametri per capire, nell’arco di un anno qual è l’andamento del diabete e quali sono le categorie di maggiore rischio. In questo modo sarà possibile escludere dalla sperimentazione una buona fetta di persone che non necessiteranno più di check up ospedalieri ma solo di monitoraggio da remoto, anche sui dosaggi dei farmaci e della tipologia di terapie. Ovviamente più il dato sarà largo, maggiore sarà la precisione dell’analisi predittiva. Per la parte relativa all’intelligenza artificiale abbiamo chiesto l’ausilio di cluster supervisionati, il che ci permettere di validare i dati a livello sanitario circoscrivendo sempre di più l’ambito di azione».
