Un progetto di ricerca e innovazione
INsu-LINE: Assistenza integrata e basata sui dati per le patologie croniche
INsu-LINE è un progetto di ricerca italiano che mira a migliorare la gestione del diabete attraverso le tecnologie digitali e la data science.
Il progetto, della durata di 13 mesi, è finanziato dal secondo Bando a Cascata nell’ambito dello Spoke 3 “Digitally-enabled secondary and tertiary prevention” del programma DARE “Digital Lifelong Prevention” (Codice progetto MUR: PNC00000002 – CUP: B53C22006470001), un’iniziativa coordinata dall’Università degli Studi di Roma Tor Vergata e finanziata dal Ministero dell’Università e della Ricerca nell’ambito del Piano Nazionale Complementare al PNRR.
INsu-LINE è coordinato dal Prof. Guido Iaccarino del Dipartimento di Medicina Clinica e Chirurgia dell’Università degli Studi di Napoli Federico II.
Il progetto DARE
Il progetto DARE è finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca (MUR) nell’ambito del Piano Nazionale Complementare al PNRR, con l’obiettivo di valorizzare il potenziale dei dati per migliorare la promozione della salute e la prevenzione durante tutto l’arco della vita.
È un’iniziativa coordinata dall’Università degli Studi di Roma Tor Vergata, che mira a utilizzare i dati per migliorare la promozione della salute e la prevenzione digitale e di comunità lungo tutto il corso della vita.
DARE persegue questo obiettivo potenziando strumenti, conoscenze e processi per l’uso efficace dei dati, al fine di definire, monitorare e prevedere le traiettorie di salute. INsu-LINE nasce nell’ambito del progetto DARE, più precisamente dello Spoke 3.
TRASFORMARE L’ASSISTENZA INTEGRATA
ATTRAVERSO I DATI E L’IA
Costruire un ecosistema basato sui dati per un’assistenza integrata e preventiva
INsu-LINE è un’iniziativa di ricerca e innovazione volta a promuovere un’assistenza integrata e preventiva attraverso infrastrutture di dati interoperabili, analisi avanzate e strumenti di supporto decisionale basati sull’Intelligenza Artificiale.
Il progetto supporta i sistemi sanitari nell’identificazione precoce dei rischi, nel coordinamento dei percorsi di cura e nel miglioramento degli esiti a lungo termine.
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Infrastruttura interoperabile per i dati sanitari
Sviluppo di ambienti di dati sicuri e interoperabili, capaci di integrare le informazioni sanitarie e assistenziali provenienti da diversi contesti, favorendo la continuità delle cure e l’utilizzo di analisi avanzate.
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Stratificazione del rischio e analisi predittiva basate sull’IA
Applicazione di modelli di Intelligenza Artificiale per identificare le popolazioni ad alto rischio, supportare le decisioni cliniche e rafforzare le strategie di prevenzione precoce.
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Percorsi di assistenza integrata e preventiva
Progettazione e attuazione di percorsi assistenziali coordinati che promuovono la prevenzione, la collaborazione multidisciplinare e la sostenibilità a lungo termine del sistema sanitario.