BRAID

Brugada syndromeand Artificial Intelligence applications to Diagnosis

Sintesi progetto

La Sindrome di Brugada (BrS) e una malattia aritmogenica ereditaria che mostra un pattern elettrocardiografico (ECG) peculiare, caratterizzato da elevazione del tratto ST in specifiche derivazioni, e rischio di morte cardiaca improvvisa. Sebbene le caratteristiche del tracciato siano molto chiare quando descritte dalla letteratura scientifica, i singoli ECG presentano svariate modulazioni, il che rende la diagnosi particolarmente difficile. L'obiettivo del progetto BrAID e lo sviluppo di un sistema innovativo per la diagnosi accurata della BrS di Tipo 1 basata sul riconoscimento automatico tramite Machine Learning (ML) di pattern ECG specifici
e sull’analisi di markers biologici scoperti tramite tecniche omiche, integrato in una piattaforma cloud di Registro Sanitario Elettronico. In particolare, il progetto BrAID mira a realizzare un nuovo approccio nella gestione della malattia, basato su:

• procedure e protocolli standardizzati condivisi tra i centri clinici coinvolti nel progetto;
• un sistema di Registro Sanitario Elettronico (EHR) per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati;
• un modello supervisionato di ML per il riconoscimento di peculiari pattern ECG;
• sviluppo di un sistema di stratificazione del rischio del paziente mediante integrazione di biomarcatori scoperti attraverso tecniche omiche.

1. Il progetto e organizzato in 4 fasi: standardizzazione delle procedure e dei protocolli clinici per la raccolta dei dati nei pazienti con BrS, i requisiti EHR e le caratteristiche ei criteri per l'analisi ECG utili per l'elaborazione dei dati in ML;
2. studio retrospettivo con lo sviluppo del modello ML per l'analisi ECG e il suo test nella popolazione retrospettiva;
3. studio prospettico con arruolamento di pazienti di con BrS di Tipo 1, sia spontanei che indotti da farmaci, valutazione dell’ECG con modello ML e analisi del sangue con tecniche omiche per riconoscere potenziali biomarcatori di malattia;
4. rilascio della versione prototipo della piattaforma integrata, basata sul sistema EHR, con modulo ML ECG e modello di stratificazione del rischio del paziente, e la sua validazione presso i centri clinici.

La piattaforma BrAID aiutera i clinici a migliorare la diagnosi di BrS utilizzando informazioni piu precise, riducendo il tempo tra il primo ECG e la diagnosi finale, saltando o riducendo una serie di passaggi costosi e dispendiosi in termini di tempo e favorendo cosi un uso piu efficace di risorse.

Linea di intervento: 

Costo progetto: euro 899.643,78

Contributo Regione Toscana: euro 719.615,01

Durata:  36

Coordinatore

• IFC-CNR

Partecipanti

• Università di Pisa - Dipartimento di Informatica - Prof. Alessio Micheli
• Fondazione Toscana Gabriele Monasterio 
• AUSL TOSCANA SUD EST
• AUSL TOSCANA NORD OVEST
• AOU CAREGGI
• AOU PISANA

Costo progetto UNIPI: euro 198.207,89

Contributo Regione Toscana UNIPI: euro 158.566,31