Creazione di un magazzino di dati fisiologici e segnali biomedici in terapia intensiva per adulti (REASTOC)

I fallimenti cardiopolmonari sono importanti preoccupazioni per la salute pubblica, a causa dell'invecchiamento della popolazione. Ognuna di queste situazioni è gravata da una prognosi sfavorevole a medio termine e fonte di ricoveri prolungati, generando costi sanitari significativi. La diagnosi precoce e la previsione dell'insufficienza d'organo potrebbero ridurre i costi sanitari ei rischi per il paziente, offrendo una reazione precoce e una tecnologia medica appropriata. L'approccio proposto mira a ottimizzare la conoscenza di un dominio fisiologico complesso e multi-sistema, promuovendo al contempo il trasferimento automatico della conoscenza. L'approccio proposto data-mining e sviluppo di algoritmi per rilevare e/o prevedere un forte potenziale di interruzione perché propone di applicare procedure di analisi automatizzate innovative a una popolazione di pazienti fragili, e quindi un trasferimento all'industria dei dispositivi medici.

Da strumenti comunicativi di registrazione dei segnali, il ricercatore prevede in maniera globale:

1. la costituzione di un magazzino di dati fisiologici di pazienti adulti in situazione acuta (unità di terapia intensiva);
2. lo sviluppo mediante data mining di un sistema di rilevamento di disfunzioni d'organo o eventi avversi basato sull'applicazione di algoritmi innovativi, che consentano l'operatività decisionale, dalla fusione di eventi mal assortiti sorti;
3. l'utilizzo di strumenti intelligenti di autoapprendimento ed elaborazione di complessi modelli multimodali ai fini della previsione degli eventi;