Fit4MedRob

Fit4Medical Robotics è un’iniziativa di ricerca nazionale finanziata dal Ministero dell’Università e della Ricerca. Il progetto si propone di colmare le attuali lacune conoscitive nel campo della robotica riabilitativa

Descrizione

Fit4Medical Robotics è un’iniziativa di ricerca nazionale finanziata dal Ministero dell’Università e della Ricerca. Il progetto si propone di colmare le attuali lacune conoscitive nel campo della robotica riabilitativa adottando un approccio metodologicamente rigoroso e multidisciplinare. Oltre alla valutazione scientifica dell’efficacia clinica delle tecnologie robotiche assistive (RADT), l’iniziativa si concentra anche sull’analisi della loro sostenibilità economica e organizzativa, con l’obiettivo di promuoverne una corretta e consapevole integrazione nel Sistema Sanitario Nazionale.

La Prof.ssa Silvana Quaglini è Group Leader della Missione 1 del progetto, insieme alla Dott.ssa Irene Aprile(Fondazione Don Gnocchi). Questa missione ha l’obiettivo di implementare trial pragmatici per valutare l’efficacia delle soluzioni robotiche riabilitative attualmente disponibili sul mercato.

All’interno del nostro laboratorio, siamo coinvolti nelle seguenti attività:

  • progettazione e gestione di diversi repository REDCap per la raccolta standardizzata dei dati clinici relativi a quattro trial pragmatici, rivolti a pazienti con ictus o patologie neurodegenerative;

  • analisi dei dati clinici raccolti nel corso dei trial;

  • monitoraggio continuo dell’andamento degli studi;

  • sviluppo di sistemi generativi per la simulazione dei movimenti riabilitativi;

  • progettazione di modelli di machine learning e deep learning per la Human Activity Recognition (HAR);

  • costruzione di ontologie cliniche per la codifica semantica di scale di valutazione validate.

 

Responsabile

Silvana Quaglini

Professore Ordinario - BMI

Partecipanti

Giovanna Nicora

Ricercatore - BMI

Silvana Quaglini

Professore Ordinario - BMI

Pubblicazioni

Nicora, Pe, Santangelo, et al.

Systematic review of AI/ML applications in multi-domain robotic rehabilitation: trends, gaps, and future directions

Pubblicato in:  Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

Fasano et al

Towards the Identification of Patients’ Needs for Promoting Robotics and Allied Digital Technologies in Rehabilitation: A Systematic Review

Pubblicato in:  Healthcare

Santangelo, Nicora, Bellazzi, Dagliati

How good is your synthetic data? SynthRO, a dashboard to evaluate and benchmark synthetic tabular data

Nicora, Parimbelli, Quaglini et al.

Healthcare practitioners and robotic-assisted rehabilitation: understanding needs and barriers

Pubblicato in:  Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation