Un progetto gestito da Fujitsu in Finlandia punta a migliorare le cure e il monitoraggio del diabete nelle donne in gravidanza attraverso un’applicazione mobile che traccia e misura i principali fattori legati allo stile di vita e i dati inerenti i livelli di glucosio nel sangue.
Fujitsu mette a disposizione servizi di modellazione e integrazione dati e con un’interfaccia utente creata ad hoc, permette agli operatori sanitari di visualizzare i parametri dei pazienti per mettere a punto terapie personalizzate.
Il diabete gestazionale si manifesta quando l’organismo non è in grado di produrre sufficienti quantità di insulina per rispondere alle necessità supplementari che si verificano nel corso della gravidanza. Questo tipo di diabete non presenta solitamente alcun sintomo benché possa provocare un parto prematuro o difficoltà alla nascita.
Il progetto condotto attraverso la rete finlandese CleverHealth Network con il coordinamento dello HUS, l’Ospedale Universitario di Helsinki, ricorre a tecniche di machine learning per analizzare i dati sanitari e fornire agli operatori specializzati insight approfonditi sullo stato di salute delle future mamme che presentano un maggior rischio di sviluppare il diabete durante la gravidanza, oltre a proporre indicazioni e terapie personalizzate sulla base delle esigenze e dei profili di rischio individuali.
Secondo lo HUS, a circa il 18% delle 52.000 donne che partoriscono ogni anno in Finlandia, (quasi 10.000) viene diagnosticato il diabete gestazionale.
Di queste, circa la metà sviluppa successivamente il diabete di tipo 2, condizione per la quale l’insulina o non viene prodotta dal pancreas in quantità sufficiente o non suscita reazioni da parte delle cellule dell’organismo.
Tutto questo provoca ogni anno 5.000 nuovi malati di diabete, le cui terapie possono arrivare a costare 28 milioni di euro.
Il progetto CleverHealth Network punta a migliorare le terapie e il monitoraggio del diabete gestazionale: a questo scopo è in fase di realizzazione un’applicazione mobile che misura e memorizza i dati relativi ai livelli di glucosio nel sangue delle mamme, alla loro attività fisica, all’alimentazione, al battito cardiaco e al peso quotidiano rendendo tutte queste informazioni disponibili in tempo reale agli operatori sanitari.
Un data lake per il diabete
Fujitsu ha la responsabilità di fornire i servizi di modellazione e integrazione dati che assicurano la compatibilità delle informazioni sia con il data lake dello HUS che con il sistema nazionale finlandese di cartelle cliniche (Kanta PHR), un data repository statale nella quale le persone possono consultare e gestire i propri dati sanitari individuali.
Fujitsu sta inoltre progettando un’interfaccia utente che permetterà agli operatori sanitari di interpretare le informazioni con facilità.
Il progetto si avvale di tecniche di machine learning per fornire indicazioni e terapie personalizzate sulle esigenze di ogni singolo paziente in base al relativo profilo di rischio individuale.
Il deployment dell’intelligenza artificiale rende inoltre possibile ottenere previsioni sulla salute futura sia della mamma che del bambino.
Per esempio, gli insight basati su intelligenza artificiale possono indicare preventivamente i livelli di glucosio nel sangue della gestante nonché il peso e l’indice di massa corporea (BMI) del neonato al momento della nascita, rendendo pertanto possibile la definizione di consigli preventivi mirati in termini di stile di vita e scelte alimentari.
L’Ad di Fujitsu Italia Bruno Sirletti, sottolinea come la piattaforma fa leva su analytics e dati raccolti da sensori per ricavare informazioni e indicazioni utili per gli operatori sanitari, che devono essere messi nella condizione di visualizzare in modo chiaro i principali parametri ed eventuali anomalie.
Per il CEO dello HUS, Aki Lindén, si dispone di una notevole opportunità per rivisitare il modo di prevenire e curare numerose patologie integrando una ricerca di alta qualità nella pratica clinica allo scopo di sviluppare un servizio interamente nuovo.
