Sta per concludersi a San Giovanni Rotondo presso Casa Sollievo della Sofferenza il reclutamento dei 100 pazienti coinvolti nello studio osservazionale sul diabete mellito di tipo 2 di Gatekeeper, progetto di ricerca e innovazione che, grazie ai fondi del programma europeo Horizon 2020, mette insieme 43 partner europei con l’obiettivo di indicare strategie, percorsi e tecnologie che favoriscano una vita indipendente e in salute per la popolazione che invecchia in Europa.
Quella sul diabete, attualmente in corso nell’ospedale di San Giovanni Rotondo, è soltanto una delle 3 linee di ricerca attivate dal “Pilota Puglia”, l’unico in Italia, al quale partecipano l’Agenzia regionale strategica per la salute e il sociale (Aress Puglia), InnovaPuglia, l’Irccs Casa Sollievo della Sofferenza, la Fondazione Politecnico di Milano e MultiMed Engineers.
Il compito di Casa Sollievo, in particolare delle Unità di medicina interna e di innovazione e ricerca, è quello di promuovere uno studio che verificherà l’utilità dell’intelligenza artificiale nel predire l’evoluzione del diabete di tipo 2 unendo gli esami convenzionali ai dati sugli stili di vita raccolti da dispositivi indossabili. Ai 100 pazienti selezionati - affetti da diabete di tipo 2, con età maggiore di 55 anni e un minimo di dimestichezza con la tecnologia - viene dato in dotazione un kit composto da smartphone e smartwatch messi a disposizione da Samsung Uk, con l’indicazione di indossare lo smartwatch per un anno, di giorno e di notte. Inoltre, nello stesso periodo, verranno sottoposti periodicamente a un day service per i prelievi del sangue e un check-up completo della patologia diabetica. Gli stessi pazienti compileranno, per periodi di tempo più limitati, anche un registro alimentare dove andranno a definire puntualmente i cibi assunti durante l’osservazione.
Tutti i valori “non convenzionali” raccolti dai dispositivi - frequenza cardiaca, quantità/qualità del sonno, attività motoria - verranno scaricati dai clinici e dai ricercatori di Casa Sollievo della Sofferenza per elaborare, grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale, un modello matematico in grado di prevedere il controllo del diabete da parte del paziente. Il modello è costruito mettendo in relazione i valori “non convenzionali” con i valori convenzionali ricavati dai prelievi ematici.
