Merck ha annunciato il vincitore del Premio Innovazione Digitale in Neurologia (già Premio Merck in Neurologia)
Merck ha annunciato il vincitore del Premio Innovazione Digitale in Neurologia (già Premio Merck in Neurologia). Ad aggiudicarsi il premio un progetto che si propone di rilevare precocemente i sintomi silenti della sclerosi multipla per favorirne una gestione proattiva, attraverso l’impiego di dati passivi prodotti dallo smartphone dei pazienti, elaborati dall’intelligenza artificiale spiegabile (eXplainable Artificial Intelligence – XAI).
La sesta edizione dell’iniziativa, patrocinata dalla Società Italiana di Neurologia (SIN) e dall’Associazione Italiana Sclerosi Multipla (AISM), è volta a supportare un progetto che abbia come obiettivo principale quello di prevenire e monitorare i sintomi silenti della Sclerosi Multipla attraverso la Digital Technology, indipendentemente dallo stato di trattamento.
Al progetto, messo a punto da Pasquale Arpaia, Professore Ordinario di misure elettriche ed elettroniche presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Tecnologie dell’Informazione dell’Università degli Studi di Napoli Federico II, sarà riconosciuto un contributo di 50.000 €. Il contributo sarà assegnato all’Ente proponente per la realizzazione del progetto stesso.
“Da più di 25 anni portiamo avanti con orgoglio il nostro impegno nell’area terapeutica della SM – dichiara Ramón Palou de Comasema, Presidente e Amministratore Delegato Healthcare di Merck Italia – e riteniamo che oggi l’innovazione tecnologica applicata al settore dell’healthcare possa offrire importanti strumenti per migliorare la qualità della vita dei pazienti. E’ per questo che abbiamo promosso questo premio giunto alla sua VI edizione:siamo infatti convinti che grazie ad una fruttuosa integrazione tra soluzioni terapeutiche, servizi di supporto ad alto valore aggiunto e progetti digitali innovativi si possa davvero rispondere ad esigenze che ancora oggi non hanno trovato una risposta e fare una concreta differenza nella vita delle persone con SM”.
Razionale ed obiettivi del progetto
La sclerosi multipla (SM) è una malattia neurologica cronica, caratterizzata da un’ampia variabilità nella presentazione clinica e nella progressione e che può comportare disabilità significative sia a livello fisico che cognitivo. La rilevazione precoce della progressione è cruciale per ottimizzare la gestione terapeutica e migliorare la gestione della patologia stessa. Tuttavia, alcuni sintomi della SM possono rimanere “silenti” e passare inosservati fino a quando non si verifica una progressione rilevante.
Il progetto si propone di rilevare precocemente i sintomi silenti per favorire una gestione proattiva della SM attraverso l’impiego di dati passivi prodotti dallo smartphone dei pazienti, elaborati dall’intelligenza artificiale, favorendo la tempestività degli interventi terapeutici.
L’idea del ricercatore parte dall’assunto che ormai praticamente ogni cittadino abbia a disposizione uno smartphone che usa quotidianamente. Nel 2022, circa il 97% degli Italiani ne possedeva uno e questo ha implicato che per molti studi ci si potesse avvalere di una raccolta dati attraverso questi dispositivi.
Grazie alla sua natura non invasiva, longitudinale e quasi continua, la raccolta passiva di dati attraverso lo smartphone garantisce l’acquisizione di preziose informazioni sulla progressione della SM al di fuori del contesto clinico, favorendo l’identificazione di biomarcatori dei sintomi silenti. Inoltre, il monitoraggio tramite smartphone riduce la necessità di visite cliniche frequenti, che possono costituire una barriera alla partecipazione agli studi a lungo termine. Facilitando il monitoraggio remoto della progressione della malattia e la partecipazione alla ricerca, gli smartphone migliorano l’accessibilità della ricerca clinica a una popolazione più ampia.
Il progetto prevede appunto la raccolta di input dallo smartphone del paziente. Tali dati saranno poi interpretati attraverso tecniche di Intelligenza Artificiale Spiegabile (eXplainable Artificial Intelligence- XAI), così da fornire un’analisi trasparente degli input raccolti (es. anomalie nell’equilibrio e nella coordinazione rilevate tramite Accelerometro e Giroscopio del device del paziente, o valutazione della velocità media di composizione di un messaggio), fornendo così un riscontro accurato su eventuali sintomi silenti nei pazienti.