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.
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.