ToLife è un progetto di ricerca finanziato nell’ambito del programma Horizon, iniziativa della UE per finanziare la ricerca e l’innovazione all’interno degli Stati membri.
Il proposal è rendere più efficace ed efficiente la gestione della broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO), una patologia che secondo l’OMS rappresenta la quarta causa di morte a livello mondiale.
Come riporta AIPO, ne soffre il 4% della popolazione mondiale, che vive in una condizione cronica caratterizzata da eventi acuti di insufficienza broncopolmonare e da esacerbazioni che compromettono seriamente la qualità della vita.
Questa malattia non solo influisce direttamente sulla capacità respiratoria, ma è anche aggravata da comorbidità extrapolmonari che complicano ulteriormente il quadro clinico, incrementando i costi sanitari e peggiorando la prognosi complessiva.
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ToLife: le nuove frontiere nella cura della BPCO
Coordinato dall’Università di Pisa, il progetto ToLife utilizza una sensoristica di prossimità, avanzata e non invasiva, integrata in una serie di smart device che raccolgono e analizzano dati diversificati e puntuali in tempo reale. Accelerando la diagnostica della condizione di ogni paziente, questo flusso di informazioni, convergendo in modalità continua in una piattaforma di gestione all’avanguardia, abilita un modello di assistenza sanitaria più su misura e proattivo che migliora significativamente lo stile di vita dei pazienti.
Per testare l’efficacia di queste soluzioni, sono stati avviati due studi clinici che coinvolgono un campione di pazienti belgi, italiani, spagnoli e tedeschi.
Il primo studio, che ha già avuto inizio, coinvolge 130 pazienti di età compresa tra i 18 e i 70 anni.
Il secondo studio clinico, che inizierà a breve, prevede la partecipazione di 150 pazienti dai 50 anni in su.
Queste sperimentazioni forniranno preziosi dati per validare l’approccio innovativo di ToLife, ponendo le basi per una trasformazione significativa nella cura della BPCO.
“ToLife, partito a settembre del 2022, in quattro anni e sei mesi ha l’obiettivo di sviluppare e validare clinicamente una piattaforma multisorgente basata su un’infrastruttura di big data” spiega Alessandro Tognetti, Professore Associato di Ingegneria Biomedica presso ilDipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa nonché coordinatore del progetto ToLife. “La piattaforma, che aggrega e gestisce dati eterogenei a supporto dello studio, utilizza una sensoristica non invasiva e tecnologie di AI che contribuiscono a migliorare la gestione e la personalizzazione del trattamento di patologie croniche ad elevata complessità. Oltre al coordinamento del progetto, l’Università di Pisa si occuperà, insieme ad alcuni partner tecnologici, dello sviluppo di questa nuova piattaforma per la raccolta dati in condizione di vita quotidiana, dello sviluppo di algoritmi di analisi dei dati per la previsione delle riacutizzazioni e della stima dello stato di salute dei pazienti, arricchendo la gestione degli studi clinici”.
Il contributo dell’AI a una sanità data driven
È un consorzio multidisciplinare di 12 partner internazionali provenienti da Italia, Germania, Spagna e Belgio che sta lavorando in maniera estremamente interfunzionale e collaborativa al progetto. Nel parterre di specialisti coinvolti figurano enti e istituti di ricerca, con esperti di Ingegneria biomedica, Informatica, Medicina, Psicologia, e altre discipline. L’obiettivo di ToLife è portare avanti un modello di assistenza sanitaria personalizzata a livello europeo.
“Nel progetto ToLife, come partner sviluppiamo molteplici modelli AI che elaborano lo stato di salute del paziente tenendo conto di molte più variabili rispetto a quanto fatto in passato per lo stesso tipo di patologia”, spiega Domenico Romano, Lead R&D Scientist in Avvale, uno dei partner tecnologici italiani di ToLife. “Tali modelli sono supportati da una piattaforma digitale, opportunamente creata in accordo con le correnti norme Europee per la tutela della privacy dei pazienti, e sono alimentati da una vasta gamma di dati eterogenei. Le nostre competenze AI, già riconosciute in altri progetti, ci hanno permesso di collaborare, fin dalle fasi iniziali della proposta, insieme agli altri partner per definire nel proposal le metodologie più appropriate per adattare la logica ‘data driven’ tipica dell’AI alle complessità peculiari degli studi clinici. L’ambizione è quella di un uso più integrato ed evoluto delle tecnologie oggi disponibili, innestando in maniera trasparente le capacità di elaborazione offerte dall’AI, con il fine di realizzare un’assistenza ai pazienti BPCO che sia più efficace, mirata e tempestiva.”
Superare i limiti diagnostici della BPCO con dati multidimensionali
Basandosi esclusivamente sulle misure standard della funzionalità polmonare, la natura progressiva ed eterogenea della malattia non permette al personale medico di prevedere la morbilità e la mortalità di un singolo paziente affetto da BPCO. Nella gestione dei parametri di misurazione, il grado di limitazione del flusso d’aria da solo non consente di prendere le migliori decisioni terapeutiche. Un altro problema nella gestione della BPCO è il lungo intervallo tra le visite mediche, durante il quale possono verificarsi esacerbazioni senza essere rilevate tempestivamente.
ToLife va a compensare questi gap raccogliendo e integrando dati ambientali, di movimento, spirometrici e psicofisiologici, per combinarli con indici consolidati dalla letteratura medica per fornire un quadro dettagliato della salute del paziente. Questo approccio non solo aumenta la quantità e la risoluzione temporale dei dati, ma offre anche un sistema di supporto decisionale per una medicina preventiva e prescrittiva. Il sistema, infatti, fornisce consigli in tempo reale al paziente, mentre il personale sanitario ha la possibilità di intervenire e fornire indicazioni personalizzate. Il tutto assicurando che l’ultima parola spetti sempre al clinico.
I pillar tecnologici di ToLife
Le rilevazioni di prossimità sono basate su una serie di sensori ridondati utilizzati sui pazienti coinvolti nella sperimentazione (come accelerometri, giroscopi, sensori di frequenza cardiaca, sensori di pressione, sensori di temperatura e via dicendo) e nell’ambiente in cui vivono (come sensori di temperatura, umidità, livelli di inquinamento e via dicendo). Questi sensori sono integrati in vario modo su una serie di dispositivi, suddivisi in cinque categorie principali, che svolgono le seguenti funzionalità:
- lo smartwatch monitora il battito cardiaco;
- lo smart bed analizza la qualità del sonno;
- le smart shoes forniscono informazioni dettagliate sui movimenti dell’utente, come accelerazioni e capacità di percorrere determinate distanze;
- lo smartphone funge da hub per la raccolta dati quotidiana;
- uno smart home kit, connesso e comunicante, include uno spirometro che misura la funzionalità polmonare e sensori preposti a valutare parametri ambientali come l’aria, la temperatura e l’umidità.
Questo innovativo ecosistema tecnologico e analitico offre un supporto bimodale, declinato in un’applicazione pensata per gli operatori sanitari e un’altra pensata per pazienti e caregivers.
Più nel dettaglio, il Desease Information Tool è una app mobile che fornisce indicazioni su stili di vita e informazioni specifiche sulla malattia, adattate in base agli esiti di salute. Questo strumento offre un supporto informativo continuo, facilitando il coinvolgimento attivo dei pazienti nella gestione della propria condizione. Mentre i pazienti ricevono indicazioni in tempo reale, i caregiver possono intervenire, sempre sotto la supervisione del personale clinico che detiene l’ultima parola sulle decisioni terapeutiche.
Il Pazient Management Tool (PMT), invece, è uno strumento software destinato agli operatori sanitari, progettato per supportare le decisioni cliniche. Oltre a consentire al personale medico preposto di seguire più pazienti, supervisionando gli output del Desease Information Tool di ognuno, garantisce una gestione precisa e ottimizzata della BPCO. Inoltre, monitora tutti gli indicatori dello stato di salute e della qualità della vita di ogni paziente e offre un riscontro immediato basato su segnali psicofisiologici, inviando alert in caso di esacerbazioni.
I nuovi orizzonti dell’Explainable AI
Sulla parte di analisi dei dati rilevati, l’AI gioca un ruolo cruciale nel progetto ToLife, offrendo un supporto avanzato al personale clinico nella gestione della BPCO. Sofisticati algoritmi di machine learning forniscono una visione dettagliata e predittiva dello stato di salute dei pazienti.
“Nel progetto ToLife – precisa Domenico Romano – abbiamo integrato una componente di eXplainable AI per permettere un’interpretazione chiara e trasparente delle elaborazioni prodotte dagli algoritmi di machine learning. Questi algoritmi si addestrano sui flussi dati provenienti dai dispositivi indossati dai pazienti, misuratori di saturazione dell’ossigeno, spirometri e sensori ambientali. Tali dati, combinati con indici standard dalla letteratura medica, aiutano a valutare il livello di salute del paziente, permettendo di identificare segnali precursori di esacerbazioni”.
Come e perché ToLife massimizza la trasparenza e l’affidabilità delle decisioni cliniche
L’XAI fornisce agli operatori sanitari spiegazioni chiare relative ai risultati prodotti dagli algoritmi, permettendo loro di comprendere i fattori e i dati che hanno portato a una determinata conclusione. Questo livello di trasparenza supporta i medici nel fare scelte più informate e consente loro di giustificare le decisioni cliniche, migliorando così l’affidabilità e l’accettazione delle tecnologie AI nei contesti clinici. I dati raccolti e analizzati servono anche come base per ulteriori ricerche sulla BPCO, aiutando a sviluppare nuovi approcci terapeutici e migliorare le linee guida cliniche.
“ToLife rappresenta un passo fondamentale per il sistema Europa nella gestione sanitaria delle malattie croniche”, conclude Galileo Parise, Advanced Analytics Deputy Practices manager di Avvale. “L’XAI è vitale in un campo dove non si tratta solo di fare previsioni distaccate, ma di gestire dati di pazienti, con tutto l’interesse nel garantire previsioni corrette e motivate. In altri ambiti, come quello finanziario, la metodologia è simile: si tratta di trasformare una black box in qualcosa di più trasparente, una white box che offre una narrativa chiara attorno all’output. Questo non solo migliora la fiducia nell’algoritmo, ma permette di comprendere il perché di una scelta, fornendo una spiegazione che un algoritmo tradizionale non potrebbe dare. Questa trasparenza e capacità di spiegazione, resa possibile dall’eXplainable AI, è ciò che rende il progetto ToLife così rivoluzionario nel panorama della gestione sanitaria della BPCO”.
In sintesi, ToLife promette di consegnare all’Europa un’infrastruttura tecnologica all’avanguardia, delineando un futuro in cui la tecnologia e la Medicina convergono per migliorare la qualità della vita dei pazienti e ottimizzare le risorse sanitarie europee.
Contributo editoriale realizzato in collaborazione con Avvale
