Mar, Jun 27, 2017
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L' obiettivo del progetto MobiGuide è mirato allo sviluppo di un sistema di supporto decisionale intelligente per  pazienti con malattie croniche. Tale sistema accompagnerà  i pazienti ovunque vadano, aiutando sia  loro che chi li assiste nella gestione della loro malattia, a casa, al lavoro, in viaggio,  all'estero in vacanza o per lavoro .

Il progetto MobiGuide si prefigge un sistema di supporto decisionale intelligente per i pazienti con malattie croniche, come le aritmie cardiache , il diabete e l'ipertensione . I pazienti indossano sensori in grado di monitorare segnali biologici (ad esempio , la frequenza cardiaca o la pressione sanguigna). I segnali vengono prima trasmessi al loro smartphone e da lì a un potente computer  terminale.  Gli strumenti di supporto decisionale di MobiGuide,  che  hanno accesso anche ai dati clinici storici del paziente, come le loro cartelle cliniche, analizzano i dati,  avvertono il paziente circa le azioni che dovrebbero essere prese , pongono  eventuali domande ai pazienti , nel caso in cui informazioni aggiuntive siano necessarie, e raccomandano le necessarie  modifiche allo stile di vita o di contattare il medico . Tutte le raccomandazioni per quanto riguarda la terapia sono trasmesse anche al personale medico. Queste raccomandazioni sono basate sulle evidenze aggiornate delle linee guida cliniche. In particolare, il progetto sarà incentrato sulle seguenti  patologie: la fibrillazione atriale , il diabete gestazionale e l'ipertensione gestazionale.

Quando non è disponibile una connessione Internet, il dispositivo mobile del paziente può ancora fornire un'assistenza di base, basata sui sensori corporei e sulla capacità di calcolo del dispositivo mobile locale . In questo modo, il supporto alle decisioni è assicurato, al paziente  e a chi lo ha in cura, sempre e ovunque .

MobiGuide prevede un dispositivo mobile (cioè un telefono smart) unitamente ad una serie di sensori che il paziente può indossare o portare con sé . Il tipo di sensore utilizzato varia a seconda del tipo di malattia di cui il paziente soffre . L' applicazione intelligente installata sul telefono cellulare del paziente comunica con un complesso sistema di "back end ", costituito da un insieme di server che svolgono varie funzioni avanzate di intelligenza artificiale,  al fine di fornire servizi di orientamento di alta qualità al paziente ed i suoi fornitori di assistenza, sia  per agevolare la gestione  delle condizioni del paziente , che per seguire il loro trattamento o consentire decisioni cliniche tempestive . L'analisi riguarda i dati del segnale , i dati ospedalieri ,  le astrazioni individuate nei dati e gli eventi  prodotti dal sistema di supporto alle decisioni .

Il consiglio del sistema di supporto decisionale del MobiGuide si basa sulla formalizzazione delle linee guida cliniche , quindi sulle migliori prove cliniche disponibili, ma è anche personalizzato alle circostanze peculiari del paziente (ad esempio, Il paziente ha aiuto a casa? Può permettersi  il trattamento raccomandato ? E' attualmente in viaggio?) nonché al suo contesto tecnologico (ad esempio,  vi è copertura di telefonia cellulare? E se è così , c'è abbastanza banda ? la batteria quasi scarica è sotto carica?).

Il  supporto alle decisioni può essere fornito ai pazienti e gli operatori , sempre e ovunque, quando il paziente ha la connessione del telefono cellulare per il DSS principale e la registrazione completa dei dati delle sue condizioni di salute , ma anche quando non c'è connettività DS può essere fornito dal sistema di telefonia mobile, sulla base di frammenti di logica delle linea guida custoditi su Smartphone e della interazione di questi con i dati dei sensori indossabili .

In sintesi,  il sistema MobiGuide potrà consentire agli operatori sanitari di ottenere un'efficace implementazione delle linee guida nel contesto della medicina personalizzata .

L'applicazione può essere adattata a molte e diverse condizioni croniche, ma nel corso del progetto si concentrerà su tre malattie specifiche:  una patologia cardiologica e due complicazioni della gravidanza.

La prima malattia è la fibrillazione atriale, in cui il ritmo cardiaco del paziente è disturbato (si tratta cioè di un tipo di  aritmia cardiaca ) e causa un battito cardiaco veloce e irregolare . La fibrillazione atriale si verifica soprattutto nelle persone anziane, ma può interessare anche persone più giovani che soffrono di determinate malattie . La fibrillazione atriale aumenta il rischio di coaguli di sangue e di ictus.

La seconda patologia su cui è focalizzato il progetto MobiGuide è il diabete gestazionale , un tipo di diabete che può  insorgere durante la gravidanza, solitamente durante il secondo o terzo trimestre di gravidanza e che   può comportare rischi sia per la madre che per il bambino.

La terza condizione è l'ipertensione ( pressione alta) durante la gravidanza. L'ipertensione in gravidanza, o ipertensione gestazionale,  comporta un rischio significativo per la madre e per il bambino. Può causare la morte della madre, aborti spontanei,  parti pre-termine,   neonati di basso peso e in alcuni casi può portare a una grave complicanza nota come eclampsia.  Nelle madri può poi persistere  l' ipertensione cronica, con il permanente aumento del rischio cardiovascolare .

Una  volta fatta la diagnosi, in queste come in molti altri tipi di malattie croniche, le condizioni del paziente devono essere monitorate  attentamente . Il sistema MobiGuide è in grado di fornire il monitoraggio (nelle ventiquattr'or , se necessario) insieme a suggerimenti e indicazioni (continui 7/24) al pazient, per aiutarlo a gestire la propria condizione , a seguire il suo piano di trattamento,  e a ottenere aiuto appropriato in caso di emergenza medica . I consigli e le indicazioni fornite al paziente da questo complesso sistema operano in tempo reale e sono basati sulle più recenti evidenze cliniche e orientati alle migliori pratiche mediche. Il sistema supporta anche la presa di decisione congiunta tra paziente , famiglia e  medici specialisti.

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On 20th June MobiGuide held a special session in one of the AIME conference workshops: the joint 7th International Workshop on Knowledge Representation for Health Care (KRH4C) and 8th International Workshop on Process-oriented Information Systems in Healthcare (ProHealth).

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