Funzionalità adattativa di supporto decisionale per il monitoraggio della salute
Il crescente numero di episodi cardiovascolari nel mondo occidentale, e specie in Europa, ha provocato una crescita significativa del numero di decessi e di invalidità precoci. Un fattore importante è la tempestività della diagnosi, ma a causa della natura della malattia gli episodi di solito insorgono fuori dall'ambiente ospedaliero. Per cui è indispensabile ridurre il periodo che intercorre prima della terapia. Spinto da questo, il progetto HEARTS si è concentrato sulla predizione dell'attacco piuttosto che sulla diagnosi, poiché non solo malati e persone ad alto rischio, ma anche persone sane possono essere colpite. In quest'ottica il consorzio del progetto ha sviluppato un nuovo sistema di telemonitoraggio della salute, che non è intrusivo, è dinamico, intelligente, interoperabile e basato su un'architettura aperta. Il sistema possiede capacità avanzate e adattative di controllo decisionale, in cui le classiche tecniche analitiche sono state integrate con nuovi approcci. Questi includono l'analisi Neural Network e Non-Linear per rispecchiare le condizioni di salute di una specifica persona. Adottando entrambi gli approcci, quello imperniato sulla malattia e quello centrato sul paziente, per l'analisi della diagnosi di malattia cariaca, è stato realizzato un toolkit d'analisi automatica d'elettrocardiogramma. In dettaglio, l'informazione sullo stato di salute di uno specifico soggetto in uno specifico contesto viene raccolta continuativamente e quindi analizzata tramite innovative tecnologie d'elaborazione neuro/fuzzy. Grazie all'uso di semplici funzioni d'interpretazione e ragionamento, in caso di qualsiasi segno di ischemia del miocardio i pazienti vengono immediatamente avvertiti. Il sistema secondario modulare di supporto decisionale è di facile uso per gli esperti medicali. Il toolkit usa un metodo di riconoscimento del battito ECG ed è basato su un algoritmo basato su rete neurale supervisionata per l'individuazione precoce dell'ischemia miocardica dai segnali ECG. È stato ampiamente testato e validato usando il database ECG europeo ed ha dimostrato alta sensibilità e specificità nell'identificazione di colpi ischemici. Inoltre, nella classificazione dei colpi, è apparsa una accuratezza di più del 94%. Gli affidabili moduli di supporto deecisionale possono essere usati sia come parte di un sistema di telemedicina che come unità autonome in ambiente medico o inseriti in dispositivi medicali. Per maggiori informazioni, cliccare: http://heartsproject.datamat.it/hearts(si apre in una nuova finestra)
