Sviluppare un approccio integrato basato su un’infrastruttura Datalakehouse. Il progetto nasce dall’esigenza per gli IRCCS orientati ai dati di dotarsi di piattaforme tecnologiche in grado di supportare i processi di monitoraggio e pianificazione sia nella ricerca clinica che in quella organizzativa.
Il progetto si concentrerà in particolare sullo sviluppo e test di nuovi strumenti informatici a supporto dell’attività clinica e di ricerca, in grado di standardizzare i dati e fornire algoritmi di previsione e gestione, con particolare attenzione alla preparazione dell’ecosistema analitico e alla definizione di standard per l’implementazione di algoritmi di Advanced Analytics.
Campione: pazienti afferenti al Pronto Soccorso o ricoverati presso l’IRCCS Policlinico di Sant’Orsola di Bologna in occasione di epidemie o eventi climatici estremi, con particolare attenzione ai soggetti fragili.
Questo progetto pilota mira a migliorare la valutazione del rischio di caduta negli individui anziani, concentrandosi sulla potenza muscolare e sul degrado del controllo motorio, che si ritiene siano più predittivi delle cadute rispetto alla sola forza muscolare.
Lo studio utilizzerà una combinazione di metodi sperimentali — inclusa la dinamometria isometrica e isocinetica, l’analisi del cammino e sensori indossabili — e strumenti in silico come i digital twin e la modellazione muscoloscheletrica.
L’obiettivo è sviluppare e validare un protocollo clinicamente applicabile che quantifichi la potenza, la forza e il controllo motorio muscolare. Questo approccio aiuterà a identificare gli anziani ad alto rischio di caduta, in particolare quelli con o senza artrosi del ginocchio.
I dati derivanti da test sperimentali e imaging (es. risonanza magnetica) verranno raccolti e integrati con modelli di simulazione per supportare il processo decisionale clinico. Lo studio è ambispetttivo e osservazionale, con follow-up della durata di 24 mesi.
I risultati attesi includono una maggiore accuratezza nella previsione del rischio di caduta, un solido sistema di raccolta dati e una piattaforma dati sicura e ad accesso aperto. Il progetto è in linea con il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), puntando a progressi nella medicina preventiva e personalizzata.
Identificare nuovi pattern di fattori di rischio associati alle malattie non trasmissibili negli anziani:
Campione stimato: tra 500.000 e 700.000 anziani in Europa.
Il progetto pilota FALLSPREDICT mira allo sviluppo di uno strumento in grado di stimare il rischio di caduta di anziani fragili e non, sia in seguito alla dimissione da un ricovero ospedaliero, sia nella popolazione generale.
Lo strumento potrà essere alimentato da dati anagrafici, clinici, e dati provenienti da sensori indossabili che monitorano la mobilità, il sonno e la frequenza cardiaca, effettuando stime su base annuale e semestrale.
FALLSPREDICT, da solo o in combinazione con altri strumenti per stimare il rischio di fratture in seguito alla caduta, potrà aiutare i professionisti sanitari ad allocare in modo ottimale risorse limitate per la prevenzione delle cadute e delle loro conseguenze, fornendo inoltre informazioni preziose su domini funzionali chiave (mobilità, sonno e frequenza cardiaca) nella vita quotidiana delle persone anziane.
Il progetto pilota include uno studio principale (studio DARE-FALLSPREDICT) e studi satellite (studio DARE-FALLSPREDICT GP, studi LOOKING-GLASS) per esplorare diversi aspetti di fattibilità applicativa e tecnica di procedure associate all’impiego integrato di più sensori indossabili.
L’artrosi di ginocchio affligge una percentuale notevole della popolazione, invalidando col tempo i soggetti affetti nelle loro più comuni attività motorie. Nei pazienti con processi degenerativi ancora allo stadio iniziale, l’osteotomia di ginocchio ha lo scopo di riallineare l’articolazione, così da rallentare la progressione dell’artrosi e, quindi, di ritardare o addirittura eliminare la necessità di protesi di ginocchio. La pianificazione preoperatoria standard delle osteotomie è generalmente basata su semplici radiografie. Grazie ad innovative analisi tridimensionali, ad avanzate tecniche di imaging medicale ed alla modellazione biomeccanica è ora possibile esegue tale pianificazione in modo più accurato e personalizzato. L’obiettivo principale di questo pilot è quello di predisporre una piattaforma digitale accessibile per la pianificazione “intelligente” di osteotomie di ginocchio personalizzate. Rilevanti informazioni sul paziente, come imaging, modellazione anatomica e progettazione dei dispositivi, saranno integrate in un unico strumento, la cui operatività verrà testata da un gruppo selezionato di chirurghi dell’Istituto Ortopedico Rizzoli sparsi sul territorio nazionale. Non ultimo, si prevedere che l’impiego di una tale piattaforma possa essere esteso ad altre tipologie di chirurgie, anche di altri comparti anatomici, supportando l’impiego della stampa tridimensionale nella personalizzazione dei trattamenti ortopedici.
Il progetto ha l’obiettivo di sviluppare metodiche volte a fornire informazioni sul decorso di due tra le principali problematiche che interessano l’articolazione di ginocchio. Nello specifico, il progetto si focalizza sullo studio 1) della progressione di osteoartrosi – valutando se è possibile monitorarne un avanzamento sin dalla sua insorgenza – e 2) sul fallimento di protesi articolare, trattamento finale in caso di osteoartrosi avanzata che presenta ancora una riuscita sub-ottimale.
Per lo studio di queste problematiche cliniche verranno sviluppati modelli in silico sulla base di imaging clinico e sulle caratteristiche principali dell’impianto. In dipendenza della problematica, i modelli realizzati verranno guidati poi da evidenze ottenute da task motori specifici o da standard internazionali. Uno studio in vitro realizzato su campioni di tessuto articolare recuperati da pazienti sottoposti a protesi totale di ginocchio permetterà di approfondire l’impatto che la patologia di osteoartrosi ha sulla funzionalità di tali tessuti, con particolare attenzione alla cartilagine.
Le malattie neurodegenerative, tra cui la malattia di Alzheimer e il morbo di Parkinson, sono precedute da una lunga fase prodromica, che rappresenta la migliore finestra terapeutica ma la cui diagnosi risulta difficile. In questo studio pilota ci concentreremo su pazienti in fase prodromica con un alto tasso di conversione verso malattie neurodegenerative conclamate (pazienti con declino cognitivo soggettivo, lieve deficit cognitivo, sindrome di Down, disturbo del comportamento in sonno REM).
Il nostro obiettivo è sviluppare marcatori multimodali per prevedere il rischio e il tempo di conversione da condizioni prodromiche a malattie neurodegenerative conclamate.
Questi marcatori includeranno dati clinici (misurazioni strumentali, scale cliniche), dati neuropsicologici (scale neuropsicologiche, questionari per i caregiver), dati di imaging, dati biologici (risultati degli esami del sangue, biomarcatori di neurodegenerazione misurati in tessuti periferici e fluidi biologici, risultati di analisi omiche).
Complessivamente, questo progetto promuoverà lo sviluppo di strategie di screening non invasive per la diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative.
Il diabete mellito (DM) colpisce circa 530 milioni di persone in tutto il mondo. Il piede e l’apparato locomotore possono essere gravemente interessati (in circa il 20% di questi pazienti), e i costi associati al trattamento per i sistemi sanitari sono considerevoli. In particolare, a causa del rischio di ulcerazione, è fondamentale identificare tutti i potenziali fattori predisponenti affinché sia i pazienti sia i professionisti sanitari possano adottare immediatamente misure protettive.
Le moderne valutazioni multi-strumentali—come l’analisi delle pressioni plantari, la cinematica articolare e le scansioni radiografiche 3D in carico—possono ora supportare in modo più efficace sia la prevenzione sia una cura precoce e personalizzata, in particolare attraverso l’identificazione di nuovi biomarcatori di tipo biomeccanico.
Lo studio valuta due popolazioni distinte di pazienti con DM di tipo 2:
I) coloro che non presentano alcuna lesione ulcerativa, e
II) coloro che hanno già sviluppato tali lesioni.
I dati clinici e metabolici saranno raccolti presso l’Ospedale Sant’Orsola di Bologna, i dati biologici e biochimici presso l’Ospedale Maria Cecilia di Cotignola, e i dati biomeccanici e funzionali presso l’Istituto Ortopedico Rizzoli IRCCS di Bologna.
L’obiettivo primario è correlare tutti i dati raccolti con il rischio di ulcerazione del piede. L’obiettivo secondario è creare un database di riferimento sulle condizioni metaboliche e sulle alterazioni strutturali e dinamiche del piede diabetico in relazione ai rischi di ulcerazione.
Ciò consentirà un monitoraggio dettagliato e quantitativo della progressione della malattia e permetterà l’identificazione precoce di potenziali complicanze a carico del piede.
Lo studio pilota “Accessible measurements of mobility and deformity as biomarkers for orthopaedic treatments” (MAMBO), si svolge presso l’IRCCS Istituto Ortopedico Rizzoli, coordinato dallo staff di ricerca della SC Laboratorio di Analisi del Movimento e Valutazione Funzionale Protesi e della SC Malattie Rare Scheletriche. Il suo obiettivo primario è la caratterizzazione funzionale e morfologica degli Osteocondromi Multipli, una patologia muscoloscheletrica rara caratterizzata dalla formazione di neoplasie osteo-cartilaginee benigne sulla superficie ossea che causano alterazioni funzionali e posturali del sistema muscoloscheletrico.
La caratterizzazione è eseguita con sensori IMU per misurare la mobilità articolare e quantificare il deficit motorio; pedana di pressione per misurare la distribuzione della pressione plantare; e scanner 3D full body per mappare posizione e forma delle escrescenze ossee. Parallelamente, lo studio mira a valutare protocolli sperimentali basati su strumentazione operatore-indipendente per il monitoraggio dei pazienti sul territorio.
Con un approccio olistico, MAMBO integra valutazioni morfologiche e posturali, fornendo ai clinici una visione più approfondita del quadro generale del paziente e della progressione della malattia nel tempo. Inoltre, definisce parametri funzionali utili come fattori prognostici e predittivi per la gestione clinica e chirurgica dei pazienti affetti da questa malattia rara o da altre condizioni con simili meccanismi patogenetici.
Lo studio FASTK-II è rivolto a pazienti sportivi e fisicamente attivi, di età compresa tra 40 e 65 anni, che hanno sospeso l’attività sportiva a causa di artrosi del ginocchio e sono candidati a un intervento di sostituzione protesica totale.
L’obiettivo è valutare la condizione neuromuscolare preoperatoria di persone con una lunga pratica sportiva alle spalle, analizzando inoltre i risultati clinici e funzionali dopo l’intervento e il grado di ritorno all’attività sportiva.
La sperimentazione prevede una valutazione prima dell’intervento e un monitoraggio durante i controlli postoperatori a 1, 3, 6 e 12 mesi. Dopo la chirurgia, il paziente seguirà un programma riabilitativo intensivo e personalizzato, inizialmente in ricovero e poi in regime ambulatoriale o domiciliare.
Possono partecipare persone tra 40 e 65 anni, con diagnosi di artrosi del ginocchio, indicazione a protesi totale e intenzione di riprendere l’attività sportiva.
FASTK-II mira a definire percorsi riabilitativi più personalizzati, favorendo il recupero funzionale e il ritorno sicuro allo sport.
Premesse: L’interazione madre-neonato attraverso il contatto pelle a pelle (skin to skin contact, SSC) nell’immediato post-parto ha degli effetti positivi sulla salute della madre e del neonato. Tuttavia, le prime 2 ore dopo la nascita rappresentano un momento critico per il rischio di Sudden Unexpected Postnatal Collapse (SUPC), evento che può esitare in cure intensive neonatali, encefalopatia o morte. Ad oggi, la prevenzione della SUPC si basa su valutazioni cliniche seriate del neonato.
Obiettivo: L’applicazione di un monitoraggio non invasivo tramite dispositivo indossabile dal neonato nelle prime 48–72 ore di vita potrebbe consentire un’identificazione precoce e una gestione tempestiva di episodi che possono evolvere in SUPC.
Disegno dello studio: Studio controllato, non randomizzato, monocentrico con dispositivo medico post –market (Comftech HOWDY-BABY – ComfTech s.r.l.), che consente il monitoraggio di frequenza cardiaca e respiratoria.
Popolazione target: Neonati di età gestazionale ≥ 35 settimane con Apgar score ≥ 8 a 5 minuti di vita, ritenuti idonei allo SSC nelle prime 2 ore di vita e successivamente alla gestione in Rooming-in. Acquisizione del consenso scritto dei genitori.
Esiti: (1) Numero di eventi prodromici alla SUPC (bradicardia, bradipnea, apnea) rilevati dal dispositivo; (2) Valutazione della tollerabilità del device; (3) Incidenza di allattamento materno esclusivo nei neonati sottoposti a monitoraggio con dispositivo rispetto a quelli sottoposti a monitoraggio clinico; (4) Incidenza degli episodi di SUPC.
Principali risultati attesi: (1) Riconoscimento precoce e gestione tempestiva degli episodi prodromici alla SUPC; (2) Facilitazione del personale sanitario nel monitoraggio della SUPC con risparmio di risorse.
Premesse: La Family Centered Care (FCC) riduce il disagio nei neonati durante ospedalizzazioni prolungate migliorando la qualità della vita (QOL) del neonato e della sua famiglia. L’e-Health e la telemedicina mostrano un grande potenziale nel migliorare gli esiti e nel supportare le famiglie dopo la dimissione dalla Terapia Intensiva Neonatale
Obiettivo: L’adozione di un nuovo approccio integrato che combina FCC ed e-Health (fornitura alla famiglia di materiale comprensivo di dispositivo indossabile Comftech HOWDY-BABY in grado di misurare frequenza cardiaca e respiratoria, pulsossimetro e applicazione dedicata per smartphone/mobile Comftech; utilizzo di piattaforma di telemonitoraggio MHP – Mediaclinics S.r.l., sistema medico Margherita 3) per l’assistenza domiciliare dei neonati che richiedono cure a bassa intensità potrebbe consentire una dimissione precoce portando a una riduzione della durata della degenza ospedaliera e a un miglioramento della QOL della famiglia, con conseguente migliore efficienza e sostenibilità delle cure.
Disegno dello studio: Studio prospettico, monocentrico, con dispositivo medico post –market (Comftech HOWDY-BABY, OXY-10 pulse oximeter, dedicated smartphone/mobile Comftech application, MHP telemonitoring platform – Mediaclinics S.r.l., Margherita 3 medical system). Coorte di confronto storica.
Popolazione target: Neonati ex-pretermine e a termine con i seguenti requisiti: (1) presenza di un caregiver con competenze informatiche; condizioni abitative adeguate, assenza di fattori di rischio socio-ambientali, (2) stabilità delle condizioni cliniche generali, (3) consenso scritto dei genitori.
Principali risultati attesi: (1) miglioramento della QOL di neonati e famiglie e ottimizzazione delle risorse sanitarie, attraverso un’attesa riduzione della durata della degenza (con conseguente riduzione del rischio di infezioni nosocomiali e altre complicanze) e riduzione del numero di riospedalizzazioni; (2) raccolta di evidenze preliminari per promuovere una valutazione più ampia dell’e-Health e della telemedicina come strumenti utili nella transizione dalla Terapia Intensiva Neonatale al domicilio.
Il tumore polmonare è tra le principali cause di morte per patologia oncologica. Studi di prevenzione secondaria hanno dimostrato come la tomografia computerizzata (TC) del torace a bassa dose radiante permette la detezione del tumore in stadio precoce consentendo di ridurre la mortalità nei soggetti ad alto rischio.
Il focus di questo progetto consiste nell’implementare un programma di screening per il tumore del polmone, altamente digitalizzato e supportato da intelligenza artificiale (IA), includendo:
Questo programma di screening mira ad ottimizzare i flussi di lavoro, garantendo percorsi di elevata qualità e un efficace coordinamento multidisciplinare. L’impatto atteso è clinico, economico e sociale, contribuendo alla riduzione dei costi associati alla malattia e facilitando l’adozione di strategie preventive.
L’infrastruttura hub&spoke per le malattie infiammatorie croniche intestinali (IBD) dell’Emilia-Romagna sarà ulteriormente sviluppata per consentire una valutazione continua della qualità delle cure, la facilitazione della ricerca, l’allerta tempestiva sulla gestione del percorso clinico, il benchmarking e il coinvolgimento del paziente.
L’obiettivo del progetto è creare uno strumento di raccolta dati sulla gestione dei pazienti affetti da malattie infiammatorie croniche intestinali, autoalimentato dai dati provenienti dall’attività sanitaria di routine o dai dati inseriti direttamente dai pazienti attraverso un sistema di auto-segnalazione. Questo sistema, inserito in una rete hub-spoke, consentirà non solo la raccolta di dati real-life su un’ampia coorte di pazienti, ma anche di effettuare una valutazione/validazione interna ed esterna delle performance cliniche e la correzione delle criticità.
La raccolta dei dati provenienti dall’attività sanitaria di routine, includendo il fattore tempo come determinante principale, consentirà di identificare fattori predittivi di un’evoluzione sfavorevole della malattia o di inefficacia del trattamento. L’identificazione di fattori predittivi di inefficacia del trattamento o di sviluppo di disabilità permetterà di modificare gli attuali schemi terapeutici proposti dalle linee guida vigenti e di valutarne l’efficacia.
Lo studio pilota mira a sviluppare uno strumento di supporto decisionale personalizzato per la previsione del rischio di frattura del femore in pazienti affetti da metastasi osse.
Le metastasi ossee possono compromettere significativamente la resistenza meccanica dell’osso aumentando il rischio di fratture patologiche, che nel 70% dei casi coinvolgono il femore. Attualmente, la valutazione del rischio di frattura si basa principalmente sul Mirels’ score integrato con l’esperienza dei clinici, approccio che rappresenta il gold standard ma che è caratterizzato da una specificità limitata. In questo contesto, modelli paziente-specifici sviluppati a partire da immagini TC, costituiscono uno strumento più accurato per la stima del rischio di frattura. Tali modelli possono supportare il processo decisionale clinico, contribuendo all’identificazione dei pazienti che potrebbero beneficiare di un trattamento chirurgico profilattico e alla scelta della strategia terapeutica più appropriata.
Lo studio utilizzerà i dati clinici raccolti presso l’Istituto Ortopedico Rizzoli tra il 2004 e il 2023 per creare modelli virtuali personalizzati del femore e simulare il rischio di frattura dovuto alla presenza di metastasi ossee. I risultati di queste simulazioni permetteranno di identificare i pazienti con un rischio maggiore di frattura. Successivamente, l’affidabilità del metodo sarà verificata su un nuovo gruppo di pazienti, per valutarne l’utilità nella pratica clinica.
I risultati attesi comprendono lo sviluppo di uno strumento in grado di aiutare i medici a individuare con maggiore precisione quali pazienti presentano un rischio elevato di frattura e quali, invece, hanno un rischio ridotto. Inoltre, sarà realizzato un sistema basato sull’intelligenza artificiale capace di analizzare automaticamente le immagini TC del femore, rendendo il processo più rapido ed efficiente.
Il sonno è spesso un tema poco indagato in età avanzata. In realtà, il dormire male può contribuire ad accelerare i processi di invecchiamento di corpo e mente, con ripercussioni sulla perdita di massa e forza muscolare (sarcopenia), sulle alterazioni del metabolismo, sulla riduzione della salute delle ossa e sul declino cognitivo.
Il progetto SOMNUS-DARE nasce per meglio comprendere quanto i disturbi del sonno incidano sul processo di invecchiamento ed aumentino il rischio di sviluppare fragilità o disabilità, sia della sfera fisica che cognitiva. Lo studio coinvolge persone con età maggiore o uguale a 65 anni, autonome nelle attività quotidiane e senza disturbo neuro-cognitivo maggiore, ma con range diversi in termini di livelli di salute fisica, che vanno dalla condizione di buona funzionalità alla fragilità con sarcopenia.
I partecipanti sono valutati in modo completo attraverso visite cliniche (geriatrica e neurologica), monitoraggio ambientale, del sonno e dell’attività fisica mediante dispositivi indossabili, esami di diagnostica per immagini avanzata (cervello, osso, muscolo, composizione corporea e cuore) e misurazioni biologiche su sangue e saliva.
L’obiettivo è quello di integrare l’utilizzo di strumenti diagnostici tradizionali e tecnologie digitali innovative per individuare precocemente i disturbi del sonno e comprenderne l’impatto sulle traiettorie di invecchiamento e sulla qualità della vita. I risultati potranno favorire percorsi di prevenzione e cura più personalizzati, riconoscendo il sonno come un pilastro fondamentale della salute nell’età anziana.
Il tumore del colon-retto è una delle principali sfide sanitarie del nostro tempo e la sua incidenza continua ad aumentare. Oggi i programmi di screening si basano principalmente sull’età e sul test per la ricerca del sangue occulto nelle feci, strumenti efficaci ma che non tengono conto delle differenze individuali nel rischio di sviluppare la malattia.
Questo progetto propone un nuovo paradigma di prevenzione, sfruttando il potenziale dell’intelligenza artificiale e della medicina di precisione. L’obiettivo è sviluppare un modello innovativo in grado di integrare dati clinici, genetici, antropometrici, stili di vita, alimentazione, attività fisica e informazioni ottenute dalla colonscopia assistita da intelligenza artificiale per costruire un profilo di rischio personalizzato per ogni individuo.
Grazie a questo approccio sarà possibile identificare con maggiore precisione le persone che trarrebbero il massimo beneficio da programmi di screening intensivi, riducendo al tempo stesso gli esami invasivi non necessari nei soggetti a basso rischio. Il risultato sarà una prevenzione più efficace, diagnosi sempre più precoci, un migliore utilizzo delle risorse sanitarie e una maggiore sostenibilità del sistema.
In prospettiva, il progetto punta a trasformare lo screening del tumore del colon-retto da un modello “uguale per tutti” a una strategia realmente personalizzata, capace di migliorare la salute dei cittadini e rendere la prevenzione più intelligente, equa ed efficiente.
Nel contesto della Digital Lifelong Prevention, questo progetto pilota mira ad accompagnare il percorso clinico dei pazienti sottoposti a trapianto.
Negli ultimi decenni, la gestione clinica dei riceventi di trapianto cardiaco ed epatico è migliorata grazie ai programmi di follow-up e all’iperspecializzazione del personale. Tuttavia, gli esiti a lungo termine dopo il primo anno post-trapianto restano subottimali, a causa delle complicanze associate all’immunosoppressione e a condizioni preesistenti. La pratica clinica attuale si basa sul processo decisionale fondato sulle evidenze, pertanto, standardizzazione e riproducibilità rappresentano bisogni fondamentali, e lo sviluppo di biomarcatori potrebbero guidare i clinici in questa direzione, consentendo personalizzazione e medicina preventiva.
Abbiamo identificato quattro outcomes clinici (infezione, evento cardiovascolare maggiore, insorgenza di nuova neoplasia e disfunzione cronica del trapianto) che influenzano la traiettoria clinica durante il follow-up post-trapianto e determinano una sopravvivenza limitata. Diversi biomarcatori sono disponibili per caratterizzare questi parametri; tuttavia, non sono mai stati studiati simultaneamente per migliorarne il potere diagnostico e predittivo. Sulla base di ciò, il nostro obiettivo primario è utilizzare i dati disponibili per sviluppare score basati su ML in grado di predire il rischio dei quattro esiti a 3, 5 e 10 anni dal trapianto.
Oltre agli esiti clinici, la qualità di vita, la capacità cognitiva del paziente e lo stato di fragilità rivestono un ruolo importante nel determinare il benessere dei pazienti, in quanto correlati alle dimensioni fisiche, mentali e sociali. Pertanto, verificheremo anche l’associazione tra i biomarcatori precedenti e questi ultimi mediante score di ML, come marcatori precoci di successivi eventi clinici.
I risultati aiuteranno a migliorare l’assistenza post-trapianto, supporteranno la gestione clinica attraverso l’utilizzo dell’IA e relativi approcci di ML e contibuiranno a generare ipotesi per futuri studi sulle complicanze post-trapianto.
Questo progetto pilota mira ad applicare e validare una tecnologia di trial in-silico denominata BoneStrength per valutare l’efficacia di diverse strategie di prevenzione delle fratture dell’anca nella popolazione anziana. Le fratture dell’anca, spesso causate da cadute e fragilità ossea, rappresentano un rilevante problema di salute pubblica, con alti tassi di mortalità e costi sanitari significativi. Sebbene l’aumento della densità minerale ossea (BMD) sia stato tradizionalmente l’obiettivo principale nella prevenzione delle fratture, evidenze recenti suggeriscono che prevenire le cadute potrebbe essere un approccio più efficace per alcune popolazioni.
Il modello BoneStrength simula il rischio di frattura dell’anca integrando coorti virtuali con geometrie individuali del femore, dati di BMD e fattori ambientali o legati allo stile di vita. Lo studio simulerà un follow-up di 10 anni su oltre 1.000 soggetti virtuali per confrontare diverse strategie preventive—come l’esercizio fisico o le modifiche ambientali—prevedendo il loro effetto sull’incidenza delle fratture. La validazione del modello si baserà su dati presenti in letteratura.
Sviluppare un approccio integrato basato su un’infrastruttura Datalakehouse. Il progetto nasce dall’esigenza per gli IRCCS orientati ai dati di dotarsi di piattaforme tecnologiche in grado di supportare i processi di monitoraggio e pianificazione sia nella ricerca clinica che in quella organizzativa.
Il progetto si concentrerà in particolare sullo sviluppo e test di nuovi strumenti informatici a supporto dell’attività clinica e di ricerca, in grado di standardizzare i dati e fornire algoritmi di previsione e gestione, con particolare attenzione alla preparazione dell’ecosistema analitico e alla definizione di standard per l’implementazione di algoritmi di Advanced Analytics.
Campione: pazienti afferenti al Pronto Soccorso o ricoverati presso l’IRCCS Policlinico di Sant’Orsola di Bologna in occasione di epidemie o eventi climatici estremi, con particolare attenzione ai soggetti fragili.
Questo progetto pilota mira a migliorare la valutazione del rischio di caduta negli individui anziani, concentrandosi sulla potenza muscolare e sul degrado del controllo motorio, che si ritiene siano più predittivi delle cadute rispetto alla sola forza muscolare.
Lo studio utilizzerà una combinazione di metodi sperimentali — inclusa la dinamometria isometrica e isocinetica, l’analisi del cammino e sensori indossabili — e strumenti in silico come i digital twin e la modellazione muscoloscheletrica.
L’obiettivo è sviluppare e validare un protocollo clinicamente applicabile che quantifichi la potenza, la forza e il controllo motorio muscolare. Questo approccio aiuterà a identificare gli anziani ad alto rischio di caduta, in particolare quelli con o senza artrosi del ginocchio.
I dati derivanti da test sperimentali e imaging (es. risonanza magnetica) verranno raccolti e integrati con modelli di simulazione per supportare il processo decisionale clinico. Lo studio è ambispetttivo e osservazionale, con follow-up della durata di 24 mesi.
I risultati attesi includono una maggiore accuratezza nella previsione del rischio di caduta, un solido sistema di raccolta dati e una piattaforma dati sicura e ad accesso aperto. Il progetto è in linea con il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), puntando a progressi nella medicina preventiva e personalizzata.
Identificare nuovi pattern di fattori di rischio associati alle malattie non trasmissibili negli anziani:
Campione stimato: tra 500.000 e 700.000 anziani in Europa.
Il progetto pilota FALLSPREDICT mira allo sviluppo di uno strumento in grado di stimare il rischio di caduta di anziani fragili e non, sia in seguito alla dimissione da un ricovero ospedaliero, sia nella popolazione generale.
Lo strumento potrà essere alimentato da dati anagrafici, clinici, e dati provenienti da sensori indossabili che monitorano la mobilità, il sonno e la frequenza cardiaca, effettuando stime su base annuale e semestrale.
FALLSPREDICT, da solo o in combinazione con altri strumenti per stimare il rischio di fratture in seguito alla caduta, potrà aiutare i professionisti sanitari ad allocare in modo ottimale risorse limitate per la prevenzione delle cadute e delle loro conseguenze, fornendo inoltre informazioni preziose su domini funzionali chiave (mobilità, sonno e frequenza cardiaca) nella vita quotidiana delle persone anziane.
Il progetto pilota include uno studio principale (studio DARE-FALLSPREDICT) e studi satellite (studio DARE-FALLSPREDICT GP, studi LOOKING-GLASS) per esplorare diversi aspetti di fattibilità applicativa e tecnica di procedure associate all’impiego integrato di più sensori indossabili.
L’artrosi di ginocchio affligge una percentuale notevole della popolazione, invalidando col tempo i soggetti affetti nelle loro più comuni attività motorie. Nei pazienti con processi degenerativi ancora allo stadio iniziale, l’osteotomia di ginocchio ha lo scopo di riallineare l’articolazione, così da rallentare la progressione dell’artrosi e, quindi, di ritardare o addirittura eliminare la necessità di protesi di ginocchio. La pianificazione preoperatoria standard delle osteotomie è generalmente basata su semplici radiografie. Grazie ad innovative analisi tridimensionali, ad avanzate tecniche di imaging medicale ed alla modellazione biomeccanica è ora possibile esegue tale pianificazione in modo più accurato e personalizzato. L’obiettivo principale di questo pilot è quello di predisporre una piattaforma digitale accessibile per la pianificazione “intelligente” di osteotomie di ginocchio personalizzate. Rilevanti informazioni sul paziente, come imaging, modellazione anatomica e progettazione dei dispositivi, saranno integrate in un unico strumento, la cui operatività verrà testata da un gruppo selezionato di chirurghi dell’Istituto Ortopedico Rizzoli sparsi sul territorio nazionale. Non ultimo, si prevedere che l’impiego di una tale piattaforma possa essere esteso ad altre tipologie di chirurgie, anche di altri comparti anatomici, supportando l’impiego della stampa tridimensionale nella personalizzazione dei trattamenti ortopedici.
Il progetto ha l’obiettivo di sviluppare metodiche volte a fornire informazioni sul decorso di due tra le principali problematiche che interessano l’articolazione di ginocchio. Nello specifico, il progetto si focalizza sullo studio 1) della progressione di osteoartrosi – valutando se è possibile monitorarne un avanzamento sin dalla sua insorgenza – e 2) sul fallimento di protesi articolare, trattamento finale in caso di osteoartrosi avanzata che presenta ancora una riuscita sub-ottimale.
Per lo studio di queste problematiche cliniche verranno sviluppati modelli in silico sulla base di imaging clinico e sulle caratteristiche principali dell’impianto. In dipendenza della problematica, i modelli realizzati verranno guidati poi da evidenze ottenute da task motori specifici o da standard internazionali. Uno studio in vitro realizzato su campioni di tessuto articolare recuperati da pazienti sottoposti a protesi totale di ginocchio permetterà di approfondire l’impatto che la patologia di osteoartrosi ha sulla funzionalità di tali tessuti, con particolare attenzione alla cartilagine.
Le malattie neurodegenerative, tra cui la malattia di Alzheimer e il morbo di Parkinson, sono precedute da una lunga fase prodromica, che rappresenta la migliore finestra terapeutica ma la cui diagnosi risulta difficile. In questo studio pilota ci concentreremo su pazienti in fase prodromica con un alto tasso di conversione verso malattie neurodegenerative conclamate (pazienti con declino cognitivo soggettivo, lieve deficit cognitivo, sindrome di Down, disturbo del comportamento in sonno REM).
Il nostro obiettivo è sviluppare marcatori multimodali per prevedere il rischio e il tempo di conversione da condizioni prodromiche a malattie neurodegenerative conclamate.
Questi marcatori includeranno dati clinici (misurazioni strumentali, scale cliniche), dati neuropsicologici (scale neuropsicologiche, questionari per i caregiver), dati di imaging, dati biologici (risultati degli esami del sangue, biomarcatori di neurodegenerazione misurati in tessuti periferici e fluidi biologici, risultati di analisi omiche).
Complessivamente, questo progetto promuoverà lo sviluppo di strategie di screening non invasive per la diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative.
Il diabete mellito (DM) colpisce circa 530 milioni di persone in tutto il mondo. Il piede e l’apparato locomotore possono essere gravemente interessati (in circa il 20% di questi pazienti), e i costi associati al trattamento per i sistemi sanitari sono considerevoli. In particolare, a causa del rischio di ulcerazione, è fondamentale identificare tutti i potenziali fattori predisponenti affinché sia i pazienti sia i professionisti sanitari possano adottare immediatamente misure protettive.
Le moderne valutazioni multi-strumentali—come l’analisi delle pressioni plantari, la cinematica articolare e le scansioni radiografiche 3D in carico—possono ora supportare in modo più efficace sia la prevenzione sia una cura precoce e personalizzata, in particolare attraverso l’identificazione di nuovi biomarcatori di tipo biomeccanico.
Lo studio valuta due popolazioni distinte di pazienti con DM di tipo 2:
I) coloro che non presentano alcuna lesione ulcerativa, e
II) coloro che hanno già sviluppato tali lesioni.
I dati clinici e metabolici saranno raccolti presso l’Ospedale Sant’Orsola di Bologna, i dati biologici e biochimici presso l’Ospedale Maria Cecilia di Cotignola, e i dati biomeccanici e funzionali presso l’Istituto Ortopedico Rizzoli IRCCS di Bologna.
L’obiettivo primario è correlare tutti i dati raccolti con il rischio di ulcerazione del piede. L’obiettivo secondario è creare un database di riferimento sulle condizioni metaboliche e sulle alterazioni strutturali e dinamiche del piede diabetico in relazione ai rischi di ulcerazione.
Ciò consentirà un monitoraggio dettagliato e quantitativo della progressione della malattia e permetterà l’identificazione precoce di potenziali complicanze a carico del piede.
Lo studio pilota “Accessible measurements of mobility and deformity as biomarkers for orthopaedic treatments” (MAMBO), si svolge presso l’IRCCS Istituto Ortopedico Rizzoli, coordinato dallo staff di ricerca della SC Laboratorio di Analisi del Movimento e Valutazione Funzionale Protesi e della SC Malattie Rare Scheletriche. Il suo obiettivo primario è la caratterizzazione funzionale e morfologica degli Osteocondromi Multipli, una patologia muscoloscheletrica rara caratterizzata dalla formazione di neoplasie osteo-cartilaginee benigne sulla superficie ossea che causano alterazioni funzionali e posturali del sistema muscoloscheletrico.
La caratterizzazione è eseguita con sensori IMU per misurare la mobilità articolare e quantificare il deficit motorio; pedana di pressione per misurare la distribuzione della pressione plantare; e scanner 3D full body per mappare posizione e forma delle escrescenze ossee. Parallelamente, lo studio mira a valutare protocolli sperimentali basati su strumentazione operatore-indipendente per il monitoraggio dei pazienti sul territorio.
Con un approccio olistico, MAMBO integra valutazioni morfologiche e posturali, fornendo ai clinici una visione più approfondita del quadro generale del paziente e della progressione della malattia nel tempo. Inoltre, definisce parametri funzionali utili come fattori prognostici e predittivi per la gestione clinica e chirurgica dei pazienti affetti da questa malattia rara o da altre condizioni con simili meccanismi patogenetici.