Obiettivo

Obiettivo del progetto è sviluppare un sistema integrato che, grazie all’utilizzo di materiali innovativi (tessuti) ed a piattaforme multisensoriali, consenta il monitoraggio continuo e minimamente invasivo dello stato di salute del paziente diabetico e la prevenzione delle condizioni scatenanti lesioni cutanee agli arti inferiori.

Fondamentale risulta poi essere l’adozione di regimi alimentari equilibrati ed adeguati al singolo paziente, per i quali si ricorrerà allo sviluppo di dispositivi molecolari miniaturizzati in grado di rilevare l’esatta composizione chimica e quantità dei cibi. Il progetto interviene dunque sulla prevenzione delle problematiche correlate all’obesità, procedendo quindi alla valutazione dell’attività fisica praticata e definendo un modello di monitoraggio dinamico basato sulle variazioni del metabolismo basale del paziente. Le informazioni aggiornate saranno utilizzate da un sistema automatizzato supervisionato dai medici per adattare dinamicamente il programma individuale assegnato al paziente.

I dati raccolti dai sensori indossabili saranno utilizzati anche per ridurre gli eventi di ictus cerebrale e infarto del miocardio attraverso il monitoraggio di sintomi premonitori. Uno dei parametri indicatori più attendibili all’interno della neuropatia diabetica è l’approfondimento elettrofisiologico che viene giustamente riconosciuto il più sensibile e specifico. Il ruolo dell’elettromiografia (EMG) è fondamentale nella valutazione della neuropatia diabetica. Si procederà quindi ad implementare un innovativo sistema EMG completamente wireless.

Tecnologie

La soluzione finale comprende l’utilizzo di diverse tecnologie innovative che lavoreranno in sinergia per lo sviluppo di algoritmi specifici a supporto del paziente diabetico. Il sistema che si intende sviluppare comprenderà i seguenti componenti principali:

  • Una calza ingegnerizzata antibatterica prodotta con filato trattato con nano-argento e contenente dispositivi elettronici volti al monitoraggio in remoto dei parametri di interesse clinico in soggetti affetti da diabete (quali ad esempio temperatura, umidità, carichi pressori, saturazione transcutanea di ossigeno TcPO2), al cui sviluppo provvederanno nello specifico i partner CNR-IMM, Università del Salento ed i consulenti Silvertech, Università di Bari (UniBa) e Fondazione Bruno Kessler (FBK). Tale device potrà dialogare attivamente con un sistema meccanico implementato nella scarpa in grado di modificare autonomamente, secondo le impostazioni predefinite, i carichi pressori. La rilevazione continua della TcPO2, inoltre, permetterà di monitorare l’andamento dell’arteriopatia periferica e quindi di intervenire in tempo in caso di ischemia. Il device finale integrerà:
    • una calza antibatterica
    • un array di sensori miniaturizzati, realizzati su materiali flessibili e/o tessili
    • un’unità di controllo per l’acquisizione e l’elaborazione dei dati provenienti dai vari sensori e per l’invio di segnalazioni di alert tramite connessione wireless
  • Sensore smart indossabile per la rilevazione della glicemia in modo scarsamente invasivo. Il sensore effettuerà automaticamente una lettura periodica del livello di glucosio nel sangue in maniera indolore. I dati acquisiti saranno trasmessi tramite tecnologia wireless alle unità di elaborazione per l’applicazione di algoritmi di prevenzione e allarme.
  • Sensore smart indossabile per la rilevazione in tempo reale dei parametri vitali. Nello specifico verrà utilizzato il sensore MR&D PULSE, che permette di monitorare contemporaneamente diversi parametri vitali del paziente tra cui ECG, intervallo RR, frequenza cardiaca, frequenza respiratoria, livello di attività e postura del corpo. I dati acquisiti saranno trasmessi tramite tecnologia wireless alle unità di elaborazione per l’applicazione di algoritmi di prevenzione e allarme.
  • Sensore per la rilevazione dei valori alimentari presenti nel cibo. Nello specifico verrà utilizzato lo scanner SCiO che, grazie ad una scansione molecolare, è in grado di ottenere i valori alimentari presenti nelle sostanze. Questi valori verranno poi trasmessi alle unità di calcolo per l’elaborazione, consentendo l’implementazione di algoritmi specifici a supporto della dieta alimentare del paziente diabetico.
  • Piattaforma OMNIACARE che fornirà le necessarie funzionalità di Cloud Computing e persistenza dei dati del sistema.
  • Applicazione Mobile, utilizzata dall’utente finale per l’acquisizione e la visualizzazione dei dati rilevati e per la gestione della dieta alimentare.