Patienten mit schweren Hirnerkrankungen eine personalisierte Versorgung und bessere Behandlungen durch Reduzierung der Behandlungskosten durch den Einsatz künstlicher Intelligenz bieten: Das ist das ehrgeizige Ziel des ALAMEDA-Projekts (www.alamedaproject.eu), gefördert von der Europäischen Kommission im Rahmen des Programms HORIZON 20201.
Das dreijährige Projekt begann am 2021. Januar 31 und endet am 2023. Dezember XNUMX.
Ziel
Das ALAMEDA-Projekt zielt darauf ab, Patienten, die an schweren Hirnerkrankungen wie Parkinson, Multiple Sklerose und Schlaganfall leiden, eine personalisierte Versorgung und bessere Behandlungen anzubieten. Dies mit dem Ziel sicherzustellen, dass medizinische Interventionen im Gesundheitsbereich für den Patienten, aber nicht nur für ihn, wirksam sind.
Was wir erreichen wollen, ist auch die Möglichkeit, eine Verschlechterung der klinischen Situation des Patienten „vorhersehen“ zu können, um rechtzeitig eingreifen zu können, um den Krankheitsverlauf zu verlangsamen.
Auch hier zielt ALAMEDA dank gezielter und personalisierter Behandlungen darauf ab, die Belastung der europäischen Gesundheitssysteme zu verringern. Bis heute ist die Behandlung von Hirnerkrankungen in der EU eine der höchsten Kosten im gesamten Gesundheitssystem. Effektiv eingreifen zu können ist sicher ein Vorteil.
Die verwendeten Werkzeuge
Zu den wichtigsten verwendeten Werkzeugen gehören künstliche Intelligenz und die Verwaltung von Big Data als "voraussagende" Werkzeuge, weil die Aktualität in Bezug auf Hirnerkrankungen von grundlegender Bedeutung ist.
Tatsächlich sind die Ergebnisse in den meisten Fällen, wenn klinische Symptome bei Patienten mit Parkinson-Krankheit oder Multipler Sklerose auftreten, im Wesentlichen irreversibel. Das frühzeitige Erkennen von Symptomen kann also einen Unterschied bei der Behandlung von Menschen mit Hirnerkrankungen machen.
Leider gibt es für diese Art von Krankheit keine Heilung, aber ihre Entwicklung zu verlangsamen bedeutet, den betroffenen Patienten über einen längeren Zeitraum eine bessere Lebensqualität zu garantieren.
Heutzutage wird die Möglichkeit, die Behandlung von Hirnerkrankungen zu „vorhersagen“ und vorwegzunehmen, durch die Fortschritte auf dem Gebiet der Technologie ermöglicht, die es uns ermöglichen, Wege zu beschreiten, die bis vor einigen Jahren undenkbar waren. Davon profitieren sowohl die Patienten als auch das Gesundheitssystem, das wirtschaftlich langfristig weniger belastet wird.
In der neurologischen Krankheitsforschung erweist sich der technologische Fortschritt in dieser Hinsicht als besonders effektiv. Durch die Arbeit an den "neuen" Methoden von Big Data Analytics e Maschinelles lernen es ist vielmehr in der Lage, klinisch relevante Informationen bereitzustellen, die medizinische Empfehlungen effektiv umsetzen können, und fördert so eine größere Effizienz und eine ebenso größere Wirksamkeit von Behandlungen in einem Bereich, in dem Experten in den kommenden Jahren einen wachsenden Fachkräftemangel vorhersehen.
Das Problem des Mangels an medizinischem Personal ist in der Tat ein globales Problem und verdient es, mit gebührender Aufmerksamkeit betrachtet zu werden. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation wird die EU bis 2030 ein Defizit von etwa 4,1 Millionen qualifizierten Gesundheitsfachkräften (Hebammen, Krankenschwestern und Ärzten) haben.
Im Hinblick auf die gesamtwirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen gibt es noch eine weitere Überlegung: Da die meisten neurologischen Erkrankungen mit zunehmendem Alter zunehmen, wird ihre Belastung in Ländern mit alternder Bevölkerung, wie beispielsweise in Italien und in vielen europäischen Ländern, voraussichtlich zunehmen.
In diesem Zusammenhang können die im Gesundheitssektor eingesetzten Tools der künstlichen Intelligenz einen wichtigen Wendepunkt einleiten und ein besseres Krankheitsmanagement und niedrigere Behandlungskosten garantieren.
Zukunftsszenarien
Die fortschrittlichen Datenanalysesysteme werden verteilt, um den Gesundheitszustand der Patienten und ihre allgemeine kognitive Kapazität kontinuierlich zu überwachen und alle Aspekte zu bewerten, die als grundlegend für die Diagnose von Hirnerkrankungen gelten: Müdigkeit, psychosozialer Zustand, Angst und Depression, Qualität von Leben und Zufriedenheit mit Technik und Tele-Gesundheitswesen.
Dank des Einsatzes künstlicher Intelligenz wird die Verwaltung einiger Fälle erleichtert und effizienter gestaltet, selbst wenn heterogene und unvollständige Daten vorhanden sind. Mit diesem Projekt werden Ärzte in der Lage sein, personalisierte Überwachungspläne mit dem Ziel zu entwerfen, die Behandlungsergebnisse für die Patienten zu verbessern.
Darüber hinaus wird dies Klinikern ermöglichen, über fortschrittliche Tools für die rechtzeitige Vorhersage von Rückfällen zu verfügen, um die am besten geeignete Behandlung zu identifizieren und eine effektive Versorgung dieser Patienten im Laufe der Zeit sicherzustellen.
Die Überwachung der motorischen Funktion und der Schlafeigenschaften, ein wesentlicher Bestandteil des ALAMEDA-Projekts, hat das Potenzial, den Krankheitsverlauf vorherzusagen, insbesondere die Vorhersage von Schüben oder einer Verschlechterung. All dies wird wesentlich sein, um die Wirksamkeit von Medikamenten und Rehabilitationsbehandlungen zu verbessern, was zu einer besseren Versorgung und Lebensqualität für Menschen mit Hirnerkrankungen führt.
Insgesamt wird ALAMEDA daher Gesundheitsfachkräften und Anwendern Vorteile bringen und die derzeitige Landschaft von Diagnose- und Überwachungsinstrumenten erweitern, die für die klinische und medizinische Praxis verfügbar sind. Ein Projekt, das zweifellos ehrgeizig ist und aufgrund seiner Bedeutung acht Länder (Griechenland, England, Italien, Rumänien, Norwegen, Luxemburg, Spanien und Zypern) mit insgesamt 15 Organisationen einbezieht, die an vorderster Front aktiv sind . ALAMEDA, koordiniert vom ICCS - Institut für Kommunikations- und Informationssysteme (Griechenland), sieht auch die wertvolle Zusammenarbeit einiger italienischer Partner: EY - Advisory SPA; IMF – Stiftung der Italienischen Multiple-Sklerose-Vereinigung; Pluribus One Srl, das sich im Rahmen des Projekts mit einem heiklen und inhärenten Aspekt der IT-Sicherheit von ALAMEDA befasst: dem Design der Plattform, um den Schutz und die Vertraulichkeit von Daten zu gewährleisten, die gehostet, verarbeitet und mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft geteilt werden.
Keine leichte Aufgabe, die ein paar Worte eingehender Analyse verdient, angesichts der Tatsache, dass Cyberangriffe auf europäische Gesundheitseinrichtungen in den letzten Jahren einen wachsenden und besorgniserregenden Trend gezeigt haben.
Der Schutz der ALAMEDA-Plattform vor Cyberangriffen und unbefugtem Zugriff beginnt mit der Erstellung eines „Bedrohungsmodells“ durch standardmäßige und weit verbreitete Bedrohungsmodellierungsmethoden (z. B. STRIDE2 oder NUDELN3). Dies wird zur Identifizierung spezifischer Fälle und Kategorien potenzieller Angriffe und Bedrohungen führen, die angegangen werden müssen. Aber vor allem wird es dazu führen, die Gegenmaßnahmen in Bezug auf aktive Schutzmechanismen (Sicherheitsanforderungen, die in die Plattform selbst aufgenommen werden müssen) und passive (Verwendung und Implementierung von proprietären Softwarelösungen des sardischen Unternehmens wie Anti-Malware, Firewall, Web Anwendungs-Firewall zum Erkennen und Blockieren von Bedrohungen).
Ein weiterer Aspekt im Zusammenhang mit der Sicherheit der von ALAMEDA verwendeten und gehosteten Daten betrifft die vollständige Transparenz (sowohl gegenüber Empfängern innerhalb des Konsortiums als auch gegenüber externen Interessengruppen) über die Maßnahmen, die ergriffen wurden, um die Erfassung und Verarbeitung von Daten unter Verwendung hoher Sicherheits- und Schutzstandards zu gewährleisten Privatsphäre. .
Alles mit dem Ziel, ALAMEDA nicht nur konform mit der DSGVO zu machen, sondern auch zu einem Referenzfall für eng verwandte zukünftige Initiativen zur Datensicherheit im Gesundheitssektor, und auch die Verwertung und Nachhaltigkeit der durch das Projekt erzielten Ergebnisse zu fördern.
Maris Matteucci, Matteo Mauri
1Finanzhilfevereinbarung Nr. 101017558, Gesamtbudget 6 Millionen Euro.
2https://en.wikipedia.org/wiki/STRIDE_(Sicherheit)
