Coordinare lo sviluppo tecnologico, promuovere approcci partecipativi e aumentare la consapevolezza.
L'obiettivo è armonizzare le procedure per la raccolta di evidenze nei piloti degli Spoke 2 e 3. Verranno mappati ed elencati i processi, gli indicatori di risultato e di impatto per una valutazione multidimensionale degli approcci digitali preventivi.
Verranno raccolti i bisogni e i requisiti provenienti dai piloti degli Spoke 2 e 3 per coordinare lo sviluppo delle soluzioni nei WP2, WP3 e WP4.
Verranno identificati stakeholder come ricercatori, agenzie di finanziamento, autorità sanitarie, professionisti della salute, pazienti, cittadini e innovatori. Una piattaforma dedicata garantirà il loro coinvolgimento attivo.
Verranno stabilite sinergie con iniziative rilevanti tramite un esercizio di mappatura e networking continuo.
Attività di comunicazione e diffusione dei risultati, organizzazione di workshop ed eventi pubblici.
Superare le barriere legate alla conformità ai requisiti legali, etici e di protezione dei dati.
Mappatura del quadro etico applicabile al contesto specifico e individuazione di eventuali situazioni critiche.
Analisi delle normative sulla privacy, con particolare attenzione al GDPR.
Identificazione dei requisiti normativi e delle questioni legali rilevanti per i piloti.
Analisi del regime di responsabilità civile applicabile ai casi esaminati alla luce delle normative europee e internazionali.
Consentire a diversi sistemi informativi, dispositivi e applicazioni di accedere, scambiare, integrare e utilizzare i dati tra gli stakeholder coinvolti nei piloti degli Spoke 2 e 3.
Questo compito stabilirà un collegamento diretto con le parti coinvolte nei piloti per garantire l’implementazione delle soluzioni nei siti pilota. La governance dell’interoperabilità sarà applicata a soluzioni fornite da fornitori esterni e ai sistemi esistenti coinvolti nei piloti (legacy systems).
Verranno adottate best practice per la gestione dei dati in linea con i principi FAIR, supportando gli utenti finali nel rendere dati e servizi disponibili e accessibili.
Strumenti e metodi per adottare standard nazionali ed europei (es. HL7 CDA per EHR, DICOM per immagini diagnostiche, SNOMED, LOINC, HL7 FHIR).
Identificare, sviluppare, adattare e personalizzare le tecnologie abilitanti.
Identificazione, adattamento e sviluppo di soluzioni di calcolo in linea con i requisiti dei piloti degli Spoke 2 e 3. Questo include soluzioni cloud e on-premise.
Definizione di approcci efficaci per integrare modelli di machine learning (ML) in sistemi software basati su ML.
Identificazione e sviluppo di strumenti basati sui dati utilizzati nei piloti, incluse tecniche per spiegare i modelli di ML.
Sviluppo di dispositivi embedded/indossabili e app mobili per il rilevamento, il feedback e le soluzioni di front-end nei piloti.
Partendo dalla sintesi delle evidenze negli Spoke 2 e 3, l’obiettivo è comprendere e anticipare l’impatto delle nuove soluzioni e promuoverne la scalabilità.
Questo task valuterà l’impatto delle innovazioni proposte nell’affrontare lacune e inefficienze utilizzando tecnologie digitali abilitanti. Saranno identificati modelli organizzativi migliori attraverso un rigoroso design di ricerca per generare evidenze di alta qualità. Indicatori specifici verranno raccolti negli Spoke 2 e 3 per verificare l’efficacia e l’efficienza in contesti reali.
I risultati del Task 5.1 saranno utilizzati per accelerare l’adozione e rafforzare il potenziale innovativo, in coordinamento con il Task 1.3 del WP1.
Questo task consentirà ai partner e agli stakeholder di individuare eventuali lacune legislative e vincoli nei modelli organizzativi attuali, con un focus sulla prevenzione digitale personalizzata orientata al benessere, non solo al controllo delle malattie. Si produrranno raccomandazioni per affrontare le criticità normative, legali e politiche.
Affrontare la carenza di personale qualificato e migliorare il livello di competenze digitali nel contesto della prevenzione sanitaria richieste da datori di lavoro e dipendenti.
Potenziamento dei corsi universitari post-laurea e dei programmi di dottorato con un focus sulle competenze digitali avanzate nel settore sanitario, in particolare nella prevenzione e promozione della salute.
Sviluppo e offerta di corsi post-laurea avanzati per preparare professionisti a ricoprire ruoli emergenti nell’era digitale (es. Data Steward, Data Custodian).
Creazione di opportunità di carriera in ambito accademico e industriale per il personale assunto a termine nell’ambito di questa iniziativa.
Garantire la sostenibilità a lungo termine dello Spoke 1 e la protezione e valorizzazione dei risultati. Verranno sviluppati sistemi e metodologie innovative per la gestione della proprietà intellettuale, in coordinamento con i corrispondenti WP degli Spoke 2 e 3
Progettazione e implementazione di iniziative per garantire la sostenibilità dello Spoke 1, inclusa la stabilizzazione delle relazioni e l’adozione di strategie di gestione della proprietà intellettuale per garantire finanziamenti.
Inventario continuo della proprietà intellettuale, strategie di co-proprietà, protezione e strategie di sfruttamento.
Tecniche di AI/ML saranno utilizzate per supportare strategie di maturità e scalabilità.
Valutazione delle opportunità per la creazione di nuove imprese basate sui risultati di ricerca, incluse attività di incubazione.
Raccolta e indirizzamento delle esigenze di tutti i WP nello Spoke 1 per l’acquisizione di beni e servizi esterni funzionali alle attività del WP.
Sviluppare un quadro multidisciplinare interistituzionale supportato da un’infrastruttura digitale avanzata per una sorveglianza innovativa basata sulla comunità e una prevenzione primaria digitale.
Verrà costituita una rete di istituzioni e stakeholder attraverso accordi dedicati, inclusa la condivisione dei dati. Un team multidisciplinare coordinerà i piloti e le attività all’interno dello Spoke 2 e con gli altri Spoke, contribuendo alle attività del WP1 dello Spoke 1.
Coordinamento per l’implementazione di un’infrastruttura IT avanzata per il calcolo ad alte prestazioni conforme agli standard e ai profili di interoperabilità sviluppati nello Spoke 1. L’infrastruttura integrerà dati sanitari, occupazionali, ambientali e climatici.
Sviluppo e fornitura di servizi per l’accesso e l’elaborazione dei dati: servizi di database, interfacce API per connessione web e mobile e servizi basati su AI/ML per modelli centralizzati e federati.
Condivisione di opinioni e necessità su gestione dei dati, organizzazione dei servizi, modelli di business e opportunità di finanziamento.
Sviluppare e migliorare funzioni digitali avanzate per una sorveglianza innovativa basata sulla comunità, prevenzione primaria e risposta alle emergenze.
L’infrastruttura digitale supportata includerà:
a) integrazione di dati epidemiologici con dati ambientali, occupazionali e stili di vita per migliorare la prevenzione primaria del cancro;
b) interoperabilità tra registri clinici, biobanche e studi ad alta risoluzione;
c) modelli avanzati per valutare l’efficacia degli interventi preventivi.
Creazione di una piattaforma web per raccogliere e incrociare dati sanitari, ambientali e individuali per:
a) studiare gli effetti dell’esposizione ambientale sulla salute in diverse popolazioni target;
b) adottare un approccio “Assess, Warn & Response” (AWARE) per proteggere la salute pubblica e l’ambiente da impatti di inquinamento intenso;
c) preparazione contro malattie infettive e resistenza agli antibiotici.
Approccio multidisciplinare per stimare i rischi individuali e cumulativi derivanti da inquinanti emergenti e sviluppare strategie di gestione più sicure e sostenibili per i prodotti tecnologici.
Sviluppare e implementare nuovi approcci digitali per prevenire rischi occupazionali e ambientali e promuovere la salute della popolazione.
Raccolta di dati individuali su stili di vita, determinanti della salute e dati genomici per una sorveglianza sistematica e longitudinale. Sviluppo di modelli descrittivi e predittivi su malattie complesse.
Espansione dell’infrastruttura digitale per condurre trial di intervento comunitari per valutare l’efficacia degli strumenti digitali nella prevenzione primaria e negli approcci personalizzati.
Coinvolgimento di lavoratori anziani vulnerabili alle trasformazioni tecnologiche per studiare il ruolo di sensori ambientali e wearable. Approccio simile per giovani lavoratori alla prima esperienza.
Valutazione dell’efficacia di programmi per prevenire tumori gastrici, epatici, cervicali e orofaringei. Estensione dei programmi ai membri delle famiglie dei lavoratori sanitari reclutati.
Progettare, implementare e dimostrare come gli strumenti digitali per la prevenzione primaria possano supportare l’integrazione tra assistenza primaria e ospedaliera.
Combinazione di modelli di monitoraggio e predizione tramite tecniche di analisi dei dati e big data per rilevare cambiamenti nei trend delle ospedalizzazioni quotidiane a diverse scale spazio-temporali.
Sviluppo di percorsi innovativi per migliorare la collaborazione tra territorio e ospedali nei programmi vaccinali, con strumenti digitali come prenotazioni informatizzate e intelligenza artificiale per analizzare l’esitazione vaccinale.
Implementazione di tecnologie a basso costo per prevenire cadute e lesioni su larga scala. Analisi basate su ML per sviluppare modelli di rischio robusti.
Sperimentazione di interventi primari innovativi basati su approcci motivazionali e piattaforme digitali.
Stabilire un quadro epidemiologico per un’ottimale valorizzazione dei dati biologici, clinici, psicologici, sociali e ambientali raccolti nel mondo reale, al fine di consentire una previsione personalizzata del rischio per malattie specifiche e strategie preventive più efficaci durante tutto il ciclo di vita.
Verranno raccolti dati provenienti da fonti reali e da studi di ricerca, coprendo il periodo prenatale fino alla vecchiaia. Saranno identificati i requisiti e i metodi per i profili di interoperabilità e gli standard, in coordinamento con il WP3 nello Spoke 1.
Ampliamento del modello di dati per includere dati relativi alla salute, compresi dati socioeconomici e ambientali.
Vengono realizzati tramite analisi avanzate di stratificazione del rischio e approcci di modellazione innovativi.
Per includere le comunità reclutate e i consorzi di coorti stabiliti.
La valorizzazione dei risultati sarà valutata insieme al WP2 nello Spoke 1.
Affrontare la mancanza di personale qualificato e migliorare il livello di competenze digitali nella sorveglianza epidemiologica, promozione della salute e prevenzione primaria.
Garantire la sostenibilità a lungo termine dello Spoke 2 e la valorizzazione/sfruttamento dei risultati della ricerca, con impatti positivi sulle comunità e sugli stakeholder.
Coordinare l’implementazione dei piloti, raccogliere evidenze e indicatori di processo, promuovere approcci partecipativi e aumentare la consapevolezza. I task riflettono e si coordinano con le attività del WP1 nello Spoke 1.
Fornire modelli digitali del corpo umano. I modelli meccanicistici, come i Digital Twin, verranno applicati come moderni In-Silico Trials per sostituire esperimenti in vitro, su animali e umani nella valutazione della sicurezza ed efficacia di nuovi trattamenti.
Sviluppo e validazione di previsioni di rischio di fratture utilizzando la Bologna Biomechanical Computed Tomography (BBCT).
Combinazione di tecnologia Digital Twin e analisi della potenza muscolare per esplorare i fattori che contribuiscono al sovraccarico articolare.
Pianificazione computerizzata per rallentare la progressione dell’osteoartrite e ritardare l’uso di protesi articolari.
Analisi retrospettive di serie di immagini (radiografie, TC, MRI).
Identificazione di caratteristiche basate su radiomica per predire complicazioni post-chirurgiche.
Correlazioni tra strumenti di screening tradizionali e valutazioni neuropsicologiche.
Sviluppo di protocolli personalizzati per bambini con paralisi cerebrale e altri gruppi a rischio.
Testare l’efficacia dell’IA nel predire il rischio di complicazioni e l’efficacia dei trattamenti in varie malattie non trasmissibili e trasmissibili, in diverse fasce di età.
Uso di IA e ML per prevedere il rischio di infezioni e eventi cardiovascolari acuti.
Analisi di subnetworks associati al cancro per predizioni precoci e sopravvivenza.
Applicazione di modelli predittivi su complicanze diabetiche e NAFLD.
Identificazione di soggetti a rischio per condizioni precliniche e progressione verso la disabilità intellettiva.
Identificare nuovi biomarcatori per la diagnosi precoce di condizioni patologiche utilizzando tecnologie innovative e personalizzate su larga scala.
Migliorare i percorsi di cura dei pazienti in diverse condizioni fisiopatologiche ed età, sfruttando piattaforme che integrano registri di dati, sensori indossabili e tecnologie IoT.
Affrontare la carenza di personale qualificato e migliorare le competenze digitali richieste nel contesto della prevenzione sanitaria.
Garantire la sostenibilità a lungo termine dello Spoke 3 e la protezione e valorizzazione dei risultati della ricerca.
Questa ricerca è stata cofinanziata dal Piano Nazionale Complementare PNC-I.1 “Iniziativa di ricerca per le tecnologie e percorsi innovativi in ambito sanitario e assistenziale”, D.D. 931 del 06/06/2022, iniziativa “DARE – Digital lifelong prevention”, codice PNC0000002
