> FocusUnimore > numero 27 – giugno 2022
SheMS: new generation of smart devices for continuous, personalised and remote health monitoring
The project “Smart Healthcare Modular System – SheMS”, consisting of an interdisciplinary team whose scientific manager is Professor Federico Tramarin, is responsible for creating a system that allows a continuous relationship in real time and bidirectional between patients not hospitalised and doctors. It is a continuous, personalised and remote health monitoring, through the creation of a new generation of smart devices, which will allow medical surveillance of patients at home, limiting access to the hospital to emergencies only. In particular, the project focuses on heart failure which is the main cause of hospitalisation and is becoming increasingly difficult to support. The objective is to manage the functions for monitoring heart rate, blood pressure, oxygen saturation, body temperature and dehydration. It is therefore a Virtual Clinic, which provides the continuous relationship with nurses who are assigned each patient, and responsible doctors, using sensor fusion techniques, machine learning approaches and Internet of Things (iot) technologies.
La situazione pandemica mondiale ha reso ancora più evidente la necessità di poter effettuare una sorveglianza medica dei pazienti a domicilio, limitando l’accesso all’ospedale alle sole emergenze, al fine di fornire una continuità assistenziale efficace ed efficiente accompagnata da una migliore qualità di vita nei percorsi di cura.
Lo scopo del progetto “Smart Healthcare Modular System – SHeMS” è quindi quello di permettere un monitoraggio della salute continuo, personalizzato e a distanza, tramite la realizzazione di una nuova generazione di dispositivi smart, potenzialmente wearable, che sfruttando tecniche di sensor fusion, approcci di Machine Learning e tecnologie Internet of Things (IoT). Questo garantendo l’acquisizione e la registrazione continua di un insieme selezionato di parametri, alti livelli di accuratezza, l’identificazione in tempo reale di eventi significativi, e anche l’archiviazione continua dei dati misurati su sistemi cloud. L’obiettivo è assistere in maniera più efficace i pazienti e supportare i medici nella gestione di diverse malattie, riducendo così la necessità di ospedalizzazione.
La proposta si concentra sull’insufficienza cardiaca, in quanto rappresenta una vera e propria pandemia, con una prevalenza del 10% nella popolazione di età superiore ai 70 anni, ed è la principale causa di ricovero ospedaliero nei Paesi industrializzati. Inoltre, in termini di risorse e di impatto sulla qualità di vita dei pazienti, la gestione dell’ospedalizzazione per insufficienza cardiaca sta divenendo sempre più difficilmente sostenibile.
Il sistema che è stato proposto è caratterizzato da un’alta modularità: il personale sanitario sarà in grado di comporre il sistema in base alla patologia specifica di ogni paziente, realizzando la combinazione ottimale di moduli per il trattamento e l’assistenza a domicilio rispetto alle esigenze cliniche individuate.
Gli obiettivi finali del progetto sono estremamente ambiziosi e destinati ad estendersi oltre il periodo di tempo e le risorse a disposizione, ma sono comunque stati proposti degli obiettivi realistici e quantificabili.
In questa fase ci concentreremo sulla progettazione dei diversi moduli, con particolare enfasi sull’unità centrale, un gateway del sistema che rappresenta il vero punto di contatto tra paziente e struttura ospedaliera, e che fornirà le funzionalità principali e condivise, e quindi la capacità di calcolo e l’interfaccia IoT, garantendo caratteristiche di comunicazione adeguate e affidabili, e poi l’interfaccia utente e la sezione di input/output verso i sensori.
Il modulo principale fornirà le funzioni per il monitoraggio di frequenza cardiaca, pressione sanguigna, saturazione dell’ossigeno, temperatura corporea e disidratazione. In prospettiva, dovranno essere poi sviluppati i moduli ausiliari che forniranno le funzionalità di rilevamento più specifiche. Queste potrebbero comprendere il rilevamento della postura, il sensore glicemico nei diabetici, i messaggi vocali per testare la competenza cognitiva e il livello di coscienza (ad esempio nella demenza), e altri. Questi dispositivi, attualmente in fase di investigazione, potranno essere wearable, ovvero dispositivi indossabili dal paziente per una maggiore comodità d’uso e ergonomicità.
La peculiarità del sistema è quella di permettere una relazione continua, in tempo reale e bidirezionale tra pazienti e medici: si punta “ad un modello innovativo di Clinica Virtuale, che preveda una stretta relazione tra i ruoli dell’infermiere, a cui viene assegnato ogni paziente, e del medico responsabile, con una lista condivisa di compiti e responsabilità”. Inoltre, grazie alle caratteristiche intrinseche di comunicazione IoT si consentirà anche la diagnosi remota, la riconfigurazione del sistema e la calibrazione dei sensori da remoto. Per permettere lo scambio di informazioni senza soluzioni di continuità, verranno sfruttate tutte le tecnologie di comunicazione già presenti nella casa del paziente, come Bluetooth, Wi-Fi e le reti cellulari, senza quindi la necessità di ulteriori collegamenti dedicati. Il paziente potrà essere seguito anche all’esterno della propria abitazione, tramite l’utilizzo di reti LoRaWAN che vengono già utilizzate per il monitoraggio ambientale e in ambito smart-city. Inoltre, l’inclusione dell’intelligenza artificiale (AI) all’interno del sistema può consentire capacità di analisi senza precedenti, abilitando funzioni di monitoraggio e di identificazione di situazioni non sicure o pericolose, innescando così in anticipo allarmi o richieste di approfondimento o di intervento.
Per lo sviluppo del progetto è stato costituito un team interdisciplinare con elevate competenze in sensori e misure elettroniche, IoT, comunicazioni e cardiologia. Il responsabile scientifico del progetto è il Prof. Federico Tramarin, e sono coinvolti nel progetto docenti e ricercatori del Dipartimento di Ingegneria e del Policlinico Universitario, sotto la supervisione della Prof.ssa Maria Grazia Modena.