Modelli, soluzioni e servizi per lo screening prenatale

1. Descrizione della tecnologia
   La tecnologia consiste in una serie di modelli di intelligenza artificiale (IA) sviluppati per il monitoraggio della salute fetale e la valutazione precoce di condizioni pediatriche critiche. Si tratta di un sistema software basato su machine learning (ML) e deep learning (DL), che analizza grandi volumi di dati clinici per identificare segnali precoci di sofferenza fetale e anomalie nello sviluppo. I modelli implementati includono Hidden Markov Model (HMM) e ResNet, tra gli altri, e sono addestrati su un dataset di oltre 000 tracciati cardiotocografici (CTG) per fornire analisi predittive e supporto alla diagnosi.

2. Obiettivo
   L’obiettivo principale della tecnologia è identificare precocemente condizioni di sofferenza fetale come ritardo di crescita intrauterino (IUGR), diabete gestazionale e anomalie cardiache, migliorando il monitoraggio e la gestione della gravidanza. L’analisi automatizzata dei tracciati FHR (frequenza cardiaca fetale) e TOCO (contrazioni uterine) consente ai medici di anticipare complicazioni e ottimizzare le cure per la madre e il bambino.

3. Target di riferimento
   La tecnologia è rivolta principalmente a ginecologi, ostetrici e neonatologi, che utilizzano i modelli AI per migliorare la valutazione clinica. Inoltre, può essere un supporto per caregiver e ostetriche, facilitando la gestione domiciliare delle gravidanze a rischio. I beneficiari diretti sono donne in gravidanza e neonati, con particolare attenzione alle gravidanze a rischio e ai pazienti pediatrici con condizioni critiche.

4. Area di applicazione
   Il sistema è pensato per un utilizzo in ambiente ospedaliero e ambulatoriale, ma può essere integrato anche in piattaforme di telemedicina per il monitoraggio remoto delle gravidanze. È particolarmente utile nei reparti di ostetricia, neonatologia e terapia intensiva neonatale, supportando il triage e la gestione personalizzata dei pazienti.

5. Risultati attesi
   L’implementazione di questa tecnologia consentirebbe di ottenere numerosi vantaggi:

• Maggiore accuratezza nella diagnosi precoce di condizioni fetali e pediatriche critiche.
• Riduzione delle ospedalizzazioni e dei parti d’emergenza, grazie a un monitoraggio più efficace.
• Personalizzazione dei trattamenti, con terapie mirate sulla base dell’analisi predittiva.
• Ottimizzazione delle risorse sanitarie, grazie all’automazione dell’analisi dei dati.
• Miglior coinvolgimento delle pazienti, con strumenti digitali di supporto al percorso prenatale.