AI Wound Alert & Home Management per DFU Ricorrente

Il diabete è una delle principali malattie croniche e l'ulcera del piede diabetico (DFU) è una prognosi avversa significativa del diabete. La recidiva della DFU dopo la guarigione coinvolge molteplici fattori di rischio, come cambiamenti nei modelli di carico del piede, aderenza del paziente, capacità di assistenza familiare, monitoraggio della glicemia, grado di ischemia e controllo delle malattie sistemiche. L'identificazione precoce dei segni di recidiva della DFU e gli interventi di follow-up tempestivi sono cruciali per migliorare la prognosi, ridurre i tassi di disabilità e abbassare i costi sanitari. Tuttavia, i sistemi di follow-up tradizionali mancano di strategie individualizzate (ad esempio, stratificazione del rischio insufficiente, intervalli di follow-up rigidi, gestione dell'aderenza inadeguata), spesso con conseguente bassa efficacia del follow-up. I pazienti ad alto rischio inclini alla recidiva potrebbero non ricevere follow-up sufficientemente frequenti per la rilevazione precoce, mentre i pazienti a basso rischio che probabilmente non recidivano potrebbero sottoporsi a visite multiple non necessarie, aumentando il carico sia per i pazienti che per gli operatori sanitari. Questa inefficienza è una ragione chiave per i tassi persistentemente elevati di disabilità e mortalità tra i pazienti con DFU recidivante. Stabilire strategie di follow-up individualizzate per la DFU, sfruttando tecnologie avanzate per affrontare i colli di bottiglia fondamentali come i ritardi negli avvisi di recidiva e la gestione domiciliare insufficiente, rappresenta un approccio tecnico efficace per risolvere questi problemi.

Il nostro centro mira a stabilire e perfezionare una coorte specializzata per il follow-up attivo della DFU, insieme a un database multimodale con indicatori completi. Pianifichiamo di esplorare un sistema di classificazione del piede ad alto rischio per prevenire la recidiva della DFU e sviluppare protocolli di follow-up mirati. Utilizzando la tecnologia AI, creeremo un sistema di allerta delle ferite in grado di identificare la recidiva della DFU ed esploreremo un sistema sanitario remoto e di prevenzione e controllo assistito da AI per la recidiva della DFU, incentrato sull'autogestione del paziente a casa.