Abstract
Introduzione: il trattamento del diabete tipo 2 (DT2) può trarre vantaggio da soluzioni di Ambient Intelligence (AI) in grado di migliorare l’aderenza terapeutica e lo stile di vita. Scopo: il progetto Amilcare (Ambient Intelligence for Long-term diabetes Care) ha l’obiettivo di sviluppare algoritmi capaci di leggere la mole di dati clinico-anamnestico-sociali per estrarre informazioni, conoscenze e consentire usi innovativi per aiutare pazienti e operatori a gestire la malattia. Pazienti e Metodologia: si è studiato, in persone con DT2 non insulino-trattate, il significato attribuito alla TECnologia (TEC), la cura di sé, la disponibilità a partecipare alla progettazione di soluzioni di AI. Un team formato da pedagogista, medici e ingegneri ha intervistato 26 pazienti DT2 (età 67,9±8,6 durata di malattia 17,9±5,1 HbA1c 7,2±0,8%). A tutti è stato spiegato il progetto, chiesto il consenso informato, somministrata un’intervista strutturata, poi elaborata mediante analisi del contenuto nelle dimensioni: a) analitica (del discorso e relazioni tra termini); b) illustrativa (descrizione oggettiva, sistematica e quantitativa dei concetti); c) restituiva (analisi dei saperi sociali riportando le parole degli intervistati). Sono state rilevate variabili socio-demografiche, clinicometaboliche e somministrati 2 questionari atti a rilevare la qualità di vita nel DT2 (DQOL/Mod) e i livelli di autostima. Risultati: i pazienti hanno mostrato interesse per il progetto di AI, la TEC assume una connotazione positiva se utile per le generazioni future. A domicilio i pazienti preferiscono controllare la pressione e cercano il dialogo con il medico come appagamento personale e sicurezza di cura. I concetti di tempo e memoria diventano elementi indispensabili per la cura di sé e la consapevolezza dell’ineluttabilità dell’esistenza. I pazienti desiderano partecipare alla progettazione di ausili non intrusivi e facili da utilizzare. Queste interviste hanno identificato tempo, memoria, sicurezza personale e supporto sociale come pilastri per costruire un progetto di cura in AI per le persone con DT2. Finanziamento EFSD-INTENSE Project 2019. Ambient Intelligence for Long-term Diabetes Care (AmILCare).
Tipo: CO
Codice: 105