Parkinson, sviluppato un algoritmo che prevede i rischi di cadute: insieme ricercatori di Apss e Fbk
Con l’Università di Genova e l’Irccs ospedale policlinico San Martino. E’ la seconda malattia neurodegenerativa più diffusa dopo l’Alzheimer
TRENTO. Un algoritmo in grado di prevedere il rischio di cadute e le fluttuazioni motorie della malattia (i cosiddetti momenti "on - off") nei pazienti con Parkinson: lo ha sviluppato un gruppo multidisciplinare coordinato dall'Azienda provinciale per i servizi sanitari di Trento cui hanno collaborato esperti della Fondazione Bruno Kessler, dell'Irccs ospedale policlinico San Martino e dell'Università di Genova. Coinvolti anche l'Istituto Giannina Gaslini di Genova, l'Irccs ospedale San Raffaele di Milano e la Fondazione Don Gnocchi di Firenze.
Dopo l'Alzheimer, il Parkinson è la seconda malattia neurodegenerativa a livello planetario e a causa del crescente invecchiamento della popolazione viene ipotizzato un raddoppio dei casi entro il 2030. Lo studio fa parte di NeuroArtP3, un progetto del ministero della Salute nato nel 2020 per migliorare la gestione delle malattie del sistema nervoso centrale sfruttando i dati clinici già a disposizione. Il progetto ha beneficiato di finanziamenti pari a 2,4 milioni di euro dello stesso ministero, delle regioni dei centri partner (Liguria, Lombardia, Toscana) e della Provincia di Trento.
Partendo da digitalizzazione, armonizzazione e organizzazione dei dati dei pazienti affetti dal Parkinson ricoverati, i ricercatori hanno strutturato gruppi di dati standardizzati specifici per la malattia e identificato modelli di variabili cliniche e neuropsicologiche, basati sull'intelligenza artificiale, fondamentali per la previsione delle possibili traiettorie della patologia.
Nella prima fase dello studio, quella retrospettiva, i ricercatori si sono concentrati sulla sistematizzazione dei dati dei pazienti già da tempo in carico al centro Parkinson. Nella seconda, quella prospettica, le stesse variabili verranno analizzate nei pazienti di nuova diagnosi. "Una volta sviluppati e validati, questi modelli daranno un grande supporto allo sviluppo delle conoscenze per migliorare la prevenzione, la diagnosi e il trattamento di queste malattie", ha assicurato Maria Chiara Malaguti, dirigente medico dell'unità di Neurologia dell'ospedale Santa Chiara di Trento.