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ALAMEDA: Intelligenza Artificiale per il trattamento dei disturbi cerebrali

Redazione Difesa Online Redazione Difesa Online Β· Β· 6 min di lettura

Fornire cure personalizzate e trattamenti migliori ai pazienti affetti dai principali disturbi cerebrali riducendo i costi del trattamento attraverso l’impiego di intelligenza artificiale: Γ¨ questo l’ambizioso obiettivo del progetto ALAMEDA (www.alamedaproject.eu), finanziato dalla Commissione Europea nell’ambito del programma HORIZON 20201.

Il progetto, di durata triennale, ha preso il via il primo gennaio 2021 e si concluderΓ  il 31 dicembre 2023.

Mission

Il progetto ALAMEDA mira a fornire una cura personalizzata e trattamenti migliori ai pazienti affetti dai principali disturbi cerebrali come Morbo di Parkinson, Sclerosi Multipla e ictus. Questo, con l’obiettivo di garantire che gli interventi medici in ambito sanitario siano efficaci per il paziente, ma non solo.

CiΓ² che si vuole ottenere Γ¨ anche la possibilitΓ  di poter β€œprevedere” eventuali peggioramenti nella situazione clinica del paziente, in modo da poter cosΓ¬ intervenire tempestivamente per rallentare il decorso della malattia.

Ancora, grazie a cure mirate e personalizzate, ALAMEDA punta a alleggerire l’onere dei sistemi sanitari europei. Ad oggi, nell’UE, il trattamento dei disturbi cerebrali rappresenta infatti uno dei costi piΓΉ elevati in tutto il sistema sanitario. Poter intervenire in modo efficace Γ¨ sicuramente un vantaggio.

Gli strumenti utilizzati

Tra i principali strumenti impiegati si trova l’Intelligenza artificiale e la gestione dei Big Data come strumenti β€œpredittivi”, questo perchΓ© la tempestivitΓ , riferendosi a malattie cerebrali, Γ¨ fondamentale.

Nella maggior parte dei casi infatti, quando i sintomi clinici si manifestano nei pazienti affetti da Morbo di Parkinson o Sclerosi Multipla, gli esiti sono essenzialmente irreversibili. Rilevare i sintomi precocemente puΓ² fare dunque la differenza per il trattamento di coloro che sono affetti da disturbi cerebrali.

Non si guarisce da questo tipo di malattie, purtroppo, ma rallentarne l’evoluzione significa garantire ai pazienti che ne sono affetti una migliore qualitΓ  di vita per un lasso di tempo maggiore.

Oggi la possibilitΓ  di β€œprevedere” e giocare d’anticipo nel trattamento del disturbo cerebrale Γ¨ resa possibile dai progressi effettuati nel campo della tecnologia che consentono appunto di lavorare verso strade che fino a qualche anno fa era impensabile poter battere. Questo con grande vantaggio sia per i pazienti che per il sistema sanitario, che risulterΓ  alla lunga meno appesantito dal punto di vista economico.

Nel caso della ricerca sulle malattie neurologiche, i progressi tecnologici si dimostrano particolarmente efficaci in questo senso. Lavorando sui β€œnuovi” metodi di Big Data Analytics e Machine Learning si Γ¨ infatti in grado di fornire informazioni clinicamente rilevanti che possono andare a implementare in modo efficace le raccomandazioni mediche favorendo cosΓ¬ una maggiore efficienza ed una altrettanto maggiore efficacia dei trattamenti in un campo in cui gli esperti prevedono una crescente carenza di specialisti nei prossimi anni.Β 

Il problema della carenza di personale sanitario Γ¨ infatti globale e merita di essere considerato con la dovuta attenzione. Secondo l’Organizzazione Mondiale della SanitΓ  entro il 2030 nell’UE si registrerΓ  un deficit di circa 4,1 milioni di professionisti sanitari qualificati (ostetriche, infermieri e medici).

In termini di impatto economico e sociale complessivo, c’è inoltre da fare un’altra considerazione: dato che la maggior parte dei disturbi neurologici aumenta con l’etΓ , ci si aspetta che il loro peso aumenti nei paesi con popolazioni che invecchiano, come per esempio in Italia e in molti paesi europei.

In questo quadro ecco che gli strumenti di Intelligenza Artificiale usati in ambito sanitario possono dare vita a un’importante svolta garantendo una migliore gestione delle malattie e costi di trattamento meno elevati.

Scenari futuri

I sistemi avanzati di analisi dei dati saranno distribuiti al fine di monitorare continuamente lo stato di salute dei pazienti e la loro capacitΓ  cognitiva complessiva e valutare tutti gli aspetti considerati fondamentali per la diagnosi dei disturbi cerebrali: la fatica, lo stato psicosociale, l’ansia e la depressione, la qualitΓ  della vita, e la soddisfazione con la tecnologia e Tele-healthcare.

Grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale la gestione di alcuni casi verrΓ  facilitata e resa piΓΉ efficiente pure in presenza di dati eterogenei e incompleti. Con questo progetto i medici potranno progettare dei piani di monitoraggio personalizzati con l’obiettivo di migliori risultati per i pazienti.

Inoltre, ciΓ² consentirΓ  ai medici di avere a disposizione strumenti avanzati per la previsione in tempo utile delle ricadute per identificare il trattamento piΓΉ appropriato, garantendo una cura efficace per questi pazienti nel tempo.

Il monitoraggio della funzione motoria e delle caratteristiche del sonno, parte essenziale del progetto ALAMEDA, ha il potenziale per predire il corso della malattia, in particolare la previsione di ricadute o eventuali peggioramenti. Tutto ciΓ² sarΓ  fondamentale per migliorare l’efficacia dei farmaci e dei trattamenti riabilitativi, con conseguente migliore cura e qualitΓ  della vita per le persone affette da disturbi cerebrali.Β 

Nel complesso, ALAMEDA porterΓ  quindi benefici ai professionisti e agli operatori sanitari, ampliando l’attuale panorama di strumenti diagnostici e di monitoraggio disponibili per la pratica clinica e sanitaria. Un progetto che, senza ombra di dubbio, Γ¨ ambizioso e proprio per la sua importanza coinvolge ben otto paesi (Grecia, Inghilterra, Italia, Romania, Norvegia, Lussemburgo, Spagna e Cipro) per un totale di 15 organizzazioni attivamente in prima linea. ALAMEDA, coordinato dall’ICCS – Istituto di comunicazione e sistemi informatici (Grecia), vede anche la preziosa collaborazione di alcuni partnerΒ italiani: EY – Advisory SPA; FISM – Fondazione dell’Associazione Italiana Sclerosi Multipla; Pluribus One Srl, che all’interno del progetto si occupa di un aspetto delicato e inerente la sicurezza informatica di ALAMEDA: la progettazione della piattaforma per garantire la protezione e la privacy dei dati che verranno ospitati, elaborati e condivisi con la comunitΓ  scientifica.

Un compito non semplice che merita qualche parola di approfondimento, considerato il fatto che negli ultimi anni gli attacchi cyber contro le strutture sanitarie europee hanno evidenziato un trend crescente e preoccupante.

La protezione della piattaforma ALAMEDA da attacchi informatici e accessi non autorizzati, partirΓ  dalla realizzazione di un “Modello di Minaccia” (Threat Model), attraverso metodologie di modellazione delle minacce standard e ampiamente utilizzate (per esempio STRIDE2 o PASTA3). Questo porterΓ  ad identificare istanze specifiche e categorie di potenziali attacchi e minacce da fronteggiare. Ma soprattutto porterΓ  ad individuare le contromisure in termini di meccanismi di protezione attiva (requisiti di sicurezza da includere nella piattaforma stessa) e passiva (utilizzo e implementazione di soluzioni software proprietarie dell’azienda sarda come anti-malware, firewall, web application firewall, per rilevare e bloccare le minacce).

Un altro aspetto correlato alla sicurezza dei dati utilizzati e ospitati da ALAMEDA riguarda la piena trasparenza (sia verso destinatari interni al consorzio che verso portatori di interesse esterni) sulle misure adottate per garantire raccolta e trattamento dei dati utilizzando elevati standard di sicurezza e tutela della privacy.

Il tutto con lo scopo di rendere ALAMEDA non solo conforme al GDPR ma anche un caso di riferimento per iniziative future strettamente correlate, riguardanti la sicurezza dei dati in ambito sanitario, e favorendo anche lo sfruttamento e la sostenibilitΓ  dei risultati conseguiti dal progetto.

Maris Matteucci, Matteo Mauri

1 grant agreement No 101017558, budget totale 6 milioni di Euro.

2 https://en.wikipedia.org/wiki/STRIDE_(security)

3 https://owasp.org/www-pdf-archive/AppSecEU2012_PASTA.pdf

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