RENALERT-AI: Renal Dysfuncion and Effects on Neurological and Attention-Related Tasks Role Artificial Intelligence
Sintesi
Il progetto RENALERT-AI, selezionato e finanziato nell’ambito del Decreto Ministeriale 13 Luglio 2023- Scoperta imprenditoriale PN RIC 2021-27, intende applicare l’Intelligenza Artificiale (IA) ad un sistema di monitoraggio delle complicanze dei pazienti in emodialisi, in particolar modo in riferimento ai segni e sintomi neurologici riferibili a decadimento cognitivo.
Nei pazienti con insufficienza renale cronica (IRC) il decadimento cognitivo (DC) risulta più frequente, più precoce e pertanto clinicamente più rilevante rispetto alla popolazione generale. Pertanto, considerando l’alto impatto sociale e sanitario del DC, diventa interessante l’idea di sviluppare e mettere a disposizione dei clinici un algoritmo predittivo capace di individuare con precisione i pazienti nefropatici con DC e, soprattutto, di individuare quelli a più elevato rischio di queste complicanze in modo da poter adottare tutte le possibili procedure di prevenzione o eventuali terapie farmacologiche.
Il progetto prevede inoltre la ricerca di nuovi biomarcatori di patologia finalizzati all’attuazione di diagnosi basate sulla medicina personalizzata.
Durata totale: 36 mesi (data di inizio 1° Dicembre 2024)
Obiettivi e risultati attesi
Il progetto RENALERT-AI è finalizzato a sviluppare un sistema automatizzato che vada a predire l’insorgenza di decadimento cognitivo in pazienti nefropatici, che sia usabile in tutti gli ambulatori di emodialisi e nefrologia che vorranno utilizzare tale sistema.
In particolare il sistema consentirà di:
- monitorare in modo automatico e personalizzato l’andamento dei fattori di rischio dello sviluppo di DC (mediante generazione di un alert che consenta interventi più preventivi che curativi degli eventi);
- evidenziare per ciascun paziente il grado di controllo metabolico e nutrizionale, fornendo supporto decisionale al clinico per gli interventi terapeutici necessari;
- stimare l’efficienza dialitica mediante controllo dell’equilibrio metabolico e dello stato depurativo dei pazienti tramite misurazione dei metaboliti più tipicamente associati con lo sviluppo di DC;
- oggettivare gli eventi ed omogeneizzare le scelte terapeutiche più adatte a garantire il miglior equilibrio possibile per ogni singolo paziente;
- incrementare ed implementare il controllo personalizzato della terapia emodialitica favorendone la diffusione domiciliare (Teledialisi e Telemedicina).
- uniformare la raccolta dati mediante costruzione di algoritmi dedicati, generando database molto grandi sui quali l’impiego della Network Medicine e della Intelligenza Artificiale potrà fornire valutazioni del tutto nuove sia di tipo clinico che commerciale.
L’obiettivo clinico è quello di favorire il riconoscimento precoce di una patologia invalidante alla cui genesi possono contribuire diversi parametri clinici e metabolici. Il prototipo si prefigge di favorire l’aumento di attenzione al problema, la precoce identificazione dei fattori di rischio e l’ottimizzazione delle terapie sia emodialitica che di gestione clinica di pazienti generalmente molto fragili.
Responsabile scientifico del progetto: Giuseppe Paolisso, Professore Ordinario di Medicina Interna SSD MED09 presso l’Università della Campania, Luigi Vanvitelli.
Partners
- Università degli Studi della Campania Luigi Vanvitelli – Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche Avanzate (DSMCA)
- Nefrocenter Scarl (soggetto proponente)
- MAJOR BIT CONSULTING