Dopo una certa età, a volte le insidie si nascondo anche dentro la nostra casa. Basti pensare che, come evidenzia la sorveglianza Passi D’Argento dell’Istituto Superiore di Sanità, un anziano su cinque in Italia è caduto almeno una volta nel corso dell’ultimo anno e il 6% più di una volta.
Le cadute avvengono per lo più all’interno della casa (64%), meno spesso in strada (14%), in giardino (18%) o altrove (4%). Un problema, quello delle cadute negli anziani, non banale: il rischio è quello di fratture, ricoveri, interventi chirurugici, ma anche di trovarsi a limitare i movimenti e le uscite per paura di un secondo trauma.
Un aiuto presto arriverà dalla tecnologia. Fondazione Bruno Kessler, in collaborazione con l’Azienda provinciale per i servizi sanitari di Trento, ha sviluppato grazie all’intelligenza artificiale un algoritmo in grado di prevedere il rischio di cadute e le fluttuazioni di malattia nei pazienti anziani con Parkinson.
Le difficoltà motorie nella malattia di Parkinson
Il Parkinson è la seconda malattia neurodegenerativa in termini di frequenza in tutto il mondo dopo l’Alzheimer: Secondo le stime i casi raddoppieranno entro il 2030, a causa del crescente invecchiamento della popolazione generale.
Lo studio in due fasi
Coordinato dall’Azienda provinciale per i servizi sanitari di Trento (APSS), il progetto ha visto la collaborazione della Fondazione Bruno Kessler, dell’Irccs Ospedale Policlinico San Martino e dell’Università di Genova.
In un primo stadio i ricercatori si sono concentrati sulla sistematizzazione dei dati dei pazienti già da tempo in carico al centro Parkinson, per ottenere una descrizione dettagliata e armonizzata del fenotipo clinico. “La correlazione del fenotipo clinico con la successiva progressione dei sintomi, così come la mappatura dell’insorgenza precoce di sintomi specifici, può svolgere un ruolo centrale per la previsione del rischio, la personalizzazione del trattamento e la pianificazione delle strategie preventive appropriate”, ha spiegato Lorenzo Gios, project manager del centro Digital Health & Wellbeing di Fondazione Bruno Kessler e di TrentinoSalute4.0.
Nella seconda fase il gruppo di ricerca raccoglierà le stesse variabili dello studio retrospettivo in pazienti di nuova diagnosi, arruolati negli stessi centri. “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. Per noi clinici significa imparare a gestire la cronicità con un paradigma nuovo, un modello di gestione che ci permetta di conoscere meglio i nostri pazienti e personalizzare le terapie”, ha detto Maria Chiara Malaguti, dirigente medico dell’Unità operativa di Neurologia presso l’ospedale Santa Chiara di Trento e coordinatore della rete clinica Parkinson presso APSS.
Questo studio si inserisce in NeuroArtP3, un ampio progetto del ministero della salute nato nel 2020 con un budget complessivo di circa 2 milioni e 400mila euro e l’obiettivo di migliorare la gestione delle malattie del sistema nervoso centrale come Alzheimer, Parkinson, Sla, sclerosi multipla e tumori cerebrali.
