Abstract
Il panorama sanitario globale ha subito una trasformazione radicale nell'ultimo mezzo secolo. Le cause di mortalità e morbilità, storicamente legate a patologie infettive, sono state soppiantate da un'epidemia di malattie non trasmissibili (NCD), tra cui malattie cardiovascolari, tumori, patologie respiratorie croniche, ictus, sovrappeso, obesità e le sue conseguenze, come il diabete. L'insorgenza di queste condizioni è multifattoriale, influenzata da predisposizioni genetiche e, significativamente, dallo stile di vita. La prevenzione emerge come la pietra angolare per una risposta efficace a questa sfida globale, rendendo cruciale la comprensione dei fattori e dei meccanismi che predispongono gli individui a tali effetti a lungo termine. Una conoscenza approfondita può infatti ridurre o persino prevenire l'insorgenza di queste patologie. In collaborazione con l'Università del Salento, l'Università degli Studi di Milano e l'Università degli Studi di Napoli Federico II, il nostro progetto mira a sviluppare un'applicazione mobile innovativa. Questa app sarà dedicata alla misurazione e al monitoraggio dei fattori di rischio per le NCD che si manifestano dall'inizio della gravidanza fino ai primi mille giorni di vita del bambino. Per garantire la raccolta di dati preziosi e ottenere informazioni nuove e utili dalla coorte di pazienti, l'applicazione sarà progettata per essere estremamente facile da usare, basandosi sui più recenti modelli di Human-Computer Interaction (HCI) sviluppati presso l'Università di Napoli. Questo approccio guiderà gli utenti attraverso un'esperienza personalizzata, motivandoli a fornire dati accurati e completi. La realizzazione di questa app consentirà una raccolta dati accurata, fungendo da base per un processo continuo alimentato dall'intelligenza artificiale (AI). Quest'ultima fornirà feedback immediati agli utenti e genererà nuove conoscenze sfruttabili in ambito medico per prevenire l'insorgenza di malattie prima che i sintomi diventino conclamati. Sarà possibile costituire un ampio database che permetterà l'analisi numerica delle variazioni nell'incidenza e nella frequenza di diversi parametri, quali l'allattamento al seno, le infezioni respiratorie e gastrointestinali, l'uso di antibiotici e lo stile di vita. Tutti questi dati, analizzati congiuntamente da software di intelligenza artificiale, delineeranno un quadro chiaro del potenziale della medicina di precisione e degli obiettivi del progetto per salvaguardare il futuro dei giovani pazienti.
Project details
Unibo Team Leader: Luigi Tommaso Corvaglia
Unibo involved Department/s:
Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche
Coordinator:
Universita' Degli Studi Di Foggia(Italy)
Total Unibo Contribution: Euro (EUR) 40.000,00
Project Duration in months: 24
Start Date:
16/10/2023
End Date:
28/02/2026
