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Area tematica
Sviluppo di tecnologie e dispositivi per la salute
Abstract
Il diabete di tipo 1 (T1DM) è una malattia cronica che nei tre quarti dei casi viene diagnosticata in età pediatrica e adolescenziale. Un appropriato stile di vita può evitare o ritardare complicazioni (malattie cardiovascolari). Pertanto, un’attività fisica regolare è raccomandata per i pazienti TIDM a causa dei suoi effetti positivi. Tuttavia, la partecipazione dei pazienti T1DM all’attività fisica è ostacolata dalla paura di andare in ipoglicemia. Recentemente, è stato sviluppato un nuovo algoritmo predittivo “Exercise Carbohydrate Requirement Estimating Software” (ECRES), che stima la quantità di carboidrati necessari per contrastare gli squilibri glicemici indotti dall’esercizio fisico nei pazienti adulti [Patent Number WO/2007/014909], [Francescato M.P., Accardo A. et al. 2011]. Attualmente, sul mercato sono disponibili diverse soluzioni di m-Health per l’autogestione dei pazienti con T1DM ma nessuno di tali dispositivi portatili è in grado di fornire supporto al paziente al fine di svolgere attività fisica mantenendo livelli di glicemia sicuri. Lo scopo del progetto è quello di sviluppare uno strumento innovativo basato sul metodo ECRES e sulle tecnologie mobile, personalizzato per pazienti adolescenziali con T1DM. In aggiunta, tale dispositivo implementerà anche funzionalità per l’autogestione di questa cronicità. Al fine di sviluppare un algoritmo predittivo per giovani pazienti basato sull’approccio ECRES, inizialmente le variazioni delle caratteristiche e dei modelli dell’algoritmo correlati all’età saranno studiate considerando un campione di 20 pazienti adolescenziali affetti da TIDM. I soggetti svolgeranno attività fisica in condizioni sperimentali diverse (diverse attività fisiche, diversa distanza temporale dall’iniezione di insulina) . I dati biomedici e clinici relativi al diabete e all’esercizio fisico (livelli di glucosio nel sangue, la frequenza cardiaca, il tasso di ossidazione del glucosio) saranno raccolti utilizzando innovativi dispositivi indossabili. Questi dati saranno analizzati ed elaborati al fine di costruire modelli ed identificare i parametri necessari all’algoritmo consentendo il miglioramento del sistema al fine di renderlo ulteriormente personalizzabile. L’app mobile implementerà sia l’algoritmo sviluppato sia le funzionalità individuate attraverso focus group e un’analisi di mercato. La nuova soluzione m-Health sarà successivamente validata in un test che comprenderà ulteriori 30 pazienti adolescenti affetti da T1DM.
Autori
Agostino Accardo università degli studi di trieste trieste italy
Miloš Ajcevic università degli studi di trieste trieste italy
Federica De Dea università degli studi di trieste trieste italy
Giulia Silveri università degli studi di trieste trieste italy
