ALAMEDA: искусственный интеллект для лечения заболеваний головного мозга

11/05/22

Предоставление индивидуального ухода и более качественного лечения пациентам, страдающим серьезными заболеваниями головного мозга, за счет снижения затрат на лечение за счет использования искусственного интеллекта: это амбициозная цель проекта ALAMEDA (www.alamedaproject.eu), финансируемого Европейской Комиссией в рамках программы HORIZON 20201.

Трехлетний проект начался 2021 января 31 года и завершится 2023 декабря XNUMX года.

Миссия

Проект ALAMEDA направлен на обеспечение индивидуального ухода и более эффективного лечения пациентов, страдающих серьезными заболеваниями головного мозга, такими как болезнь Паркинсона, рассеянный склероз и инсульт. Это делается с целью обеспечения эффективности медицинских вмешательств в сфере здравоохранения для пациента, но не только для него.

Чего мы хотим добиться, так это возможности «предвидеть» любое ухудшение клинической ситуации пациента, чтобы можно было оперативно вмешаться и замедлить течение болезни.

Опять же, благодаря целенаправленным и персонализированным методам лечения ALAMEDA стремится облегчить бремя европейских систем здравоохранения. На сегодняшний день в ЕС лечение заболеваний головного мозга представляет собой одну из самых высоких затрат во всей системе здравоохранения. Возможность эффективно вмешиваться, безусловно, является преимуществом.

Используемые инструменты

Среди основных используемых инструментов — искусственный интеллект и управление Big Data как «прогностические» инструменты, это потому, что своевременность в отношении заболеваний головного мозга имеет основополагающее значение.

На самом деле, в большинстве случаев, когда клинические симптомы возникают у пациентов с болезнью Паркинсона или рассеянным склерозом, результаты практически необратимы. Таким образом, раннее обнаружение симптомов может иметь значение в лечении людей с заболеваниями головного мозга.

К сожалению, от этого типа болезни нет лекарства, но замедление ее развития означает обеспечение пациентам, которые страдают от нее, лучшего качества жизни в течение более длительного периода времени.

Сегодня возможность «предсказывать» и прогнозировать лечение расстройства головного мозга стала возможной благодаря достижениям в области технологий, которые позволяют нам двигаться по пути, который еще несколько лет назад было немыслимо преодолеть. Это приносит большую пользу как пациентам, так и системе здравоохранения, которая в долгосрочной перспективе будет менее обременена с экономической точки зрения.

В случае исследований неврологических заболеваний технологические достижения оказываются особенно эффективными в этом отношении. Работая над «новыми» методами Большая аналитика данных e Машинное обучение на самом деле он способен предоставить клинически значимую информацию, которая может эффективно выполнять медицинские рекомендации, тем самым способствуя повышению эффективности и в равной степени большей эффективности лечения в области, в которой эксперты предвидят растущую нехватку специалистов в ближайшие годы. 

Проблема нехватки кадров здравоохранения действительно глобальна и заслуживает того, чтобы к ней относились с должным вниманием. По данным Всемирной организации здравоохранения, к 2030 году в ЕС будет дефицит около 4,1 млн квалифицированных медицинских работников (акушерок, медсестер и врачей).

С точки зрения общего экономического и социального воздействия есть еще одно соображение: учитывая, что большинство неврологических расстройств увеличивается с возрастом, ожидается, что их бремя будет увеличиваться в странах со стареющим населением, например, в Италии и во многих европейских странах.

В этом контексте инструменты искусственного интеллекта, используемые в секторе здравоохранения, могут дать жизнь важному поворотному моменту, гарантируя лучшее лечение заболеваний и снижение затрат на лечение.

Будущие сценарии

Передовые системы анализа данных будут распределены для постоянного мониторинга состояния здоровья пациентов и их общих когнитивных способностей и оценки всех аспектов, считающихся основополагающими для диагностики нарушений головного мозга: утомляемость, психосоциальное состояние, тревога и депрессия, качество сознания. жизни, а также удовлетворенность технологиями и телекоммуникациями.здравоохранение.

Благодаря использованию искусственного интеллекта ведение некоторых дел будет облегчено и станет более эффективным даже при наличии разнородных и неполных данных. С помощью этого проекта врачи смогут разрабатывать персонализированные планы мониторинга с целью улучшения результатов лечения пациентов.

Кроме того, это позволит клиницистам иметь передовые инструменты для своевременного прогнозирования рецидивов для определения наиболее подходящего лечения, обеспечивающего эффективное лечение таких пациентов с течением времени.

Мониторинг двигательной функции и характеристик сна, неотъемлемая часть проекта ALAMEDA, может предсказать течение заболевания, в частности, прогнозирование рецидивов или любого ухудшения. Все это будет иметь важное значение для повышения эффективности лекарств и реабилитационных процедур, что приведет к улучшению ухода и качества жизни людей с заболеваниями головного мозга. 

Таким образом, в целом ALAMEDA принесет пользу медицинским работникам и операторам, расширив существующий набор средств диагностики и мониторинга, доступных для клинической и медицинской практики. Проект, который, без тени сомнения, является амбициозным и из-за его важности включает восемь стран (Греция, Англия, Италия, Румыния, Норвегия, Люксембург, Испания и Кипр), в общей сложности 15 организаций, активно работающих на передовой. . ALAMEDA, координируемая ICCS - Институтом коммуникационных и информационных систем (Греция), также видит ценное сотрудничество с некоторыми итальянскими партнерами: EY - Advisory SPA; МВФ – Фонд Итальянской ассоциации рассеянного склероза; Pluribus One Srl, который в рамках проекта занимается деликатным и неотъемлемым аспектом ИТ-безопасности ALAMEDA: дизайн платформы, гарантирующий защиту и конфиденциальность данных, которые будут размещаться, обрабатываться и передаваться научному сообществу.

Непростая задача, которая заслуживает нескольких слов подробного анализа, учитывая тот факт, что в последние годы кибератаки на европейские медицинские учреждения демонстрируют растущую и тревожную тенденцию.

Защита платформы ALAMEDA от кибератак и несанкционированного доступа начнется с создания «Модели угроз» с помощью стандартных и широко используемых методологий моделирования угроз (например, STRIDE2 или ПАСТА3). Это приведет к выявлению конкретных случаев и категорий потенциальных атак и угроз, которые необходимо устранить. Но, прежде всего, это приведет к определению контрмер с точки зрения механизмов активной защиты (требования безопасности должны быть включены в саму платформу) и пассивных (использование и внедрение проприетарных программных решений сардинской компании, таких как защита от вредоносных программ, брандмауэр, веб- брандмауэр приложения для обнаружения и блокировки угроз).

Другой аспект, связанный с безопасностью данных, используемых и размещаемых ALAMEDA, касается полной прозрачности (как по отношению к получателям внутри консорциума, так и по отношению к внешним заинтересованным сторонам) мер, принятых для обеспечения сбора и обработки данных с использованием высоких стандартов безопасности и защиты данных. конфиденциальность. .

Все с целью сделать ALAMEDA не только совместимым с GDPR, но и эталонным примером для тесно связанных будущих инициатив, касающихся безопасности данных в секторе здравоохранения, а также способствовать использованию и устойчивости результатов, достигнутых в рамках проекта.

Марис Маттеуччи, Маттео Маури

1соглашение о безвозмездном финансировании № 101017558, общий бюджет 6 миллионов евро.

2https://en.wikipedia.org/wiki/STRIDE_(безопасность)

3https://owasp.org/www-pdf-archive/AppSecEU2012_PASTA.pdf