RiOSM

Il progetto RiOSM prevede lo sviluppo di una piattaforma AI-based interoperabile, integrata con dati clinici, laboratoristici, psicologici, comportamentali e molecolari. Saranno inoltre sviluppate pipeline bioinformatiche per la costruzione di un multiomic risk score e sarà validato l’impiego di nanodispositivi naturali a base di fitoderivati, finalizzati alla modulazione dell’infiammazione cronica associata all’obesità.
Il progetto si configura come un investimento ad elevato impatto sanitario, tecnologico e industriale, coerente con gli obiettivi del Regolamento STEP nei settori delle tecnologie digitali, delle deep-tech e delle biotecnologie.
La piattaforma RiOSM sarà realizzata come un sistema avanzato di Clinical Decision Support System (CDSS) potenziato da algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, in grado di supportare il medico nella scelta terapeutica più appropriata tra trattamento farmacologico, terapia con agonisti GLP-1 o chirurgia bariatrica. Il sistema integrerà dati antropometrici, clinici, psicologici, comportamentali e biologici raccolti attraverso uno studio osservazionale prospettico longitudinale su almeno 300 pazienti obesi con differenti livelli di complessità clinica

Il progetto RiOSM mira allo sviluppo ed alla validazione di una piattaforma innovativa di medicina personalizzata basata su Intelligenza Artificiale per la stratificazione del rischio clinico e la gestione predittiva dei pazienti affetti da obesità severa e comorbidità metaboliche. Gli obiettivi principali comprendono la realizzazione di algoritmi predittivi avanzati per la previsione della risposta terapeutica, del rischio di recidiva, delle complicanze metaboliche e dell’aderenza ai trattamenti.
Ulteriori obiettivi riguardano la costruzione di un’infrastruttura interoperabile di Digital Health, l’implementazione di dashboard cliniche intelligenti e la raccolta longitudinale di dati clinici, biologici e comportamentali mediante strumenti di monitoraggio integrato.

I risultati attesi del progetto RiOSM comprendono la realizzazione di una piattaforma avanzata di Clinical Decision Support per la gestione personalizzata dell’obesità severa, capace di generare output predittivi clinicamente validati e supportare il processo decisionale terapeutico in tempo reale. Il sistema sarà in grado di stimare il rischio di complicanze, prevedere l’aderenza terapeutica e ottimizzare la scelta tra approccio farmacologico e chirurgico mediante modelli di Intelligenza Artificiale ad elevate performance predittive.
Il progetto consentirà inoltre la creazione di un centro clinico-digitale altamente specializzato nella gestione multidisciplinare dell’obesità e delle patologie metaboliche correlate, con importanti ricadute in termini di miglioramento della qualità di vita dei pazienti, riduzione delle ospedalizzazioni e ottimizzazione delle risorse sanitarie.