Articolo tratto dal numero di maggio 2022 di Forbes Italia. Abbonati!
Gli scompensi renali nei reparti di rianimazione colpiscono ogni anno oltre 80mila pazienti in Europa dove, ogni anno, l’insufficienza renale acuta comporta una spesa di 2,2 miliardi di euro per il sistema sanitario. Come se non bastasse, questi episodi sono difficili da prevedere e intervenire in tempo è molto complesso. Concentrandosi su questa problematica, Francesca Alfieri, Andrea Ancona ed Enrico Perpignano hanno creato uno strumento che aiuta il medico a identificare la strategia migliore per combattere la patologia.
Così, nel giugno 2021 è nata U-Care Medical, startup incubata dal Politecnico di Torino in I3P, che offre una piattaforma integrata con algoritmi di intelligenza artificiale per predire episodi di insufficienza renale all’interno dei reparti di rianimazione.
La piattaforma sfrutta infatti algoritmi di AI e machine learning per identificare delle correlazioni fra i dati clinici: quando il software identifica un paziente ad alto rischio allerta il medico, il quale può approfondire tramite un’interfaccia web le cause che hanno generato l’allarme ed elaborare un trattamento personalizzato. “Ci siamo resi conto che l’unica cosa che può fare il medico è intervenire sulle conseguenze una volta che la patologia si è ormai formata. Abbiamo pensato quindi di sviluppare una tecnologia che potesse fungere da supporto”, spiegano i fondatori. Il progetto si basa infatti sulla digitalizzazione dei dati clinici: combinando tecnologie innovative, un sensore per il monitoraggio automatico delle urine e algoritmi che aggregano e rielaborano esami di laboratori, U-Care Medical è in grado di salvare le vite tramite diagnosi preventive.
Francesca, Andrea ed Enrico si sono conosciuti al Politecnico di Torino. È stato Andrea, amministratore unico della società, a sviluppare l’idea originale del progetto durante il percorso di dottorato in Fisica. Poco dopo si è unita al team Francesca, senior data scientist, per velocizzare lo sviluppo degli algoritmi predittivi, e infine Enrico, chief operating officer, che ha conosciuto i due durante il suo percorso di laurea in Ingegneria gestionale. “Le risorse utilizzate per gli investimenti nella tecnologia e nella società sono arrivate in un primo momento da finanziamenti pubblici a fondo perduto finalizzati alla ricerca sia di base sia applicata. Dopo la fondazione della società abbiamo effettuato un round pre-seed di aumento di capitale da investitori privati”.
Tra circa 12 mesi, la società prevede un nuovo aumento di capitale da investitori privati, finalizzato all’ottenimento della marchiatura Ce come medical devices dei dispositivi. Il prodotto infatti non è ancora certificato e, quindi, non è ancora sul mercato. “Stiamo avviando diverse integrazioni pilota del sistema in reparti di terapia intensiva in tutta Italia (da Perugia a Torino) e in Europa, in Spagna, Portogallo e Svizzera”.
Il prossimo obiettivo? Sarà portare sul mercato il primo software sulla previsione dell’insufficienza renale. “Stiamo svolgendo diversi studi clinici per ottenere la validazione di questo algoritmo. Abbiamo condotto un primo studio che ha coinvolto circa 50mila pazienti ricoverati in terapia intensiva. Inoltre, stiamo lavorando all’effettiva installazione della piattaforma in alcuni centri italiani ed europei, per validare definitivamente il beneficio che ci attendiamo”.
Nel 2020, la startup è stata premiata dal Presidente della Repubblica Mattarella con il primo posto al Premio nazionale per l’innovazione, la più importante business plan competition in Italia per la categoria life science. Nel 2021 sono poi iniziati i riconoscimenti a livello europeo, prima per collaborare a un progetto con il programma di accelerazione svizzero Arkathon, poi con il premio Seal of excellence, marchio di qualità assegnato dalla Commissione europea a eccellenti proposte progettuali di ricerca e innovazione.
La rivoluzione dell’AI nel settore sanitario è appena cominciata. “Avere dei tool digitali, che possano indicare il livello di rischio di una patologia, può permettere di portare sul mercato farmaci con meno effetti collaterali”.
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