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Il diabete di tipo 1 colpisce oltre un milione di bambini in tutto il mondo, con un’incidenza purtroppo in crescita, anche in Europa. Gli sviluppi più recenti dell’intelligenza artificiale offrono soluzioni innovative per migliorare la gestione quotidiana di questa condizione complessa. Diversi sono stati gli approcci della ricerca terminati con studi importanti e che hanno dato una traccia nuova al percorso di analisi. Diamo quindi un’indicazione generale di quelli che sono stati gli obiettivi raggiunti nei vari Paesi del mondo, con un’attenzione particolare ai successi raggiunti in Italia.
Sistemi predittivi e monitoraggio avanzato
Lo studio HORIZON-AI, condotto nel 2024 presso l’Ospedale Pediatrico Bambin Gesù di Roma, rappresenta una delle più avanzate sperimentazioni europee in questo campo. Il trial ha coinvolto 183 pazienti pediatrici tra i 5 e i 14 anni, valutando un sistema italiano di pancreas artificiale potenziato da algoritmi di deep learning. I risultati, pubblicati su European Journal of Endocrinology nel febbraio 2025, evidenziano un aumento del 17,8% del tempo trascorso nell’intervallo glicemico ottimale rispetto alle terapie convenzionali. La peculiarità di questo sistema è la capacità di apprendere dai pattern individuali, ossia dopo otto settimane di utilizzo, gli algoritmi hanno ridotto del 41% gli episodi di ipoglicemia notturna, adattandosi alle specificità metaboliche di ciascun bambino.
Un’altra importante innovazione europea è emersa dallo studio DIABET-AI, una collaborazione tra l’Università di Copenhagen e l’Ospedale Universitario di Vienna completata nel marzo 2025. Questo studio ha analizzato l’efficacia di un sistema di supporto decisionale basato sull’Intelligenza Artificiale che integra dati di monitoraggio continuo del glucosio con informazioni su alimentazione, attività fisica e dosaggi insulinici. I 167 pazienti pediatrici che hanno utilizzato questo sistema hanno mostrato una riduzione dell’emoglobina glicata media dell’1,4% e una diminuzione del 36% delle ospedalizzazioni per complicanze acute rispetto al gruppo di controllo. Il sistema, denominato “GlucoSense”, è stato recentemente approvato per l’uso clinico dall’Agenzia Europea dei Medicinali.
Asma pediatrica e prevenzione personalizzata
Un altro dato importante è quello relativo all’asma che colpisce circa 10 milioni di bambini in Europa, con costi sanitari e sociali rilevanti. Anche in questo caso, le applicazioni di intelligenza artificiale sviluppate nell’ultimo anno hanno dato una svolta concreta all’approccio e alla gestione di questa patologia.
Il progetto ARIA-AI (Asthma Research Italian Alliance with Artificial Intelligence), condotto presso l’Università di Padova e completato nel gennaio 2025, ha sviluppato un algoritmo predittivo specificamente calibrato sulle caratteristiche ambientali italiane. Lo studio, che ha coinvolto 295 bambini asmatici, ha utilizzato dispositivi indossabili per monitorare parametri respiratori, integrandoli con dati sulla qualità dell’aria rilevati da una rete di sensori urbani. L’algoritmo è stato in grado di prevedere l’85% delle esacerbazioni con 8-14 ore di anticipo, permettendo interventi preventivi e riducendo del 52% gli accessi al pronto soccorso. I risultati di questo studio, pubblicati su European Respiratory Journal nel marzo 2025, hanno portato all’implementazione di un sistema di allerta regionale in Veneto.
Una delle innovazioni più promettenti proviene invece dagli Stati Uniti e dall’Europa con lo studio collaborativo BREATHE-SMART, iniziato a fine 2024 tra l’Hôpital Necker-Enfants Malades di Parigi e il Great Ormond Street Hospital di Londra. Questo studio ha sviluppato un’applicazione mobile che utilizza la fotocamera dello smartphone per analizzare impercettibili cambiamenti del colorito cutaneo e del pattern respiratorio, rilevando precocemente i segni di broncocostrizione. I primi risultati mostrano una sensibilità del 91% nella rilevazione di esacerbazioni imminenti. Il sistema è attualmente in fase di validazione su una coorte più ampia di 350 bambini asmatici in sei paesi europei.
Dispositivi innovativi e sistemi integrati
Il consorzio europeo MEDTECH-CHILD, che riunisce centri di ricerca di Germania, Francia e Spagna, ha portato a termine InsulinSmart, un sistema indossabile miniaturizzato per bambini diabetici che integra un sensore di glucosio con algoritmi predittivi e una pompa di insulina. Questo dispositivo, testato clinicamente su 143 pazienti pediatrici nel 2024 e documentato in uno studio pubblicato su The Lancet Digital Health nell’aprile 2025, ha dimostrato di migliorare significativamente il controllo glicemico, riducendo del 47% gli episodi di chetoacidosi diabetica. La peculiarità del sistema è la sua interfaccia adattata all’età, con versioni specifiche per bambini tra 3-7 anni e 8-14 anni, con diversi gradi di autonomia gestionale.
Per l’asma, il progetto ASTHMA-DETECT, sviluppato dall’Università di Helsinki e dall’Istituto Karolinska di Stoccolma, ha creato un sistema di monitoraggio domiciliare che combina un dispositivo acustico notturno con algoritmi di machine learning. Il dispositivo, simile a un piccolo altoparlante da comodino, analizza i suoni respiratori durante il sonno e rileva pattern anomali associati all’infiammazione bronchiale. Nei 215 bambini che hanno partecipato allo studio clinico completato nel dicembre 2024, il sistema ha identificato il 79% delle esacerbazioni con 6-18 ore di anticipo rispetto alla comparsa dei sintomi evidenti.
Progetti integrati e medicina di precisione
L’Ospedale San Joan de Déu di Barcellona ha lanciato nel 2024 il progetto AI-CHRONIC, un’iniziativa che utilizza l’intelligenza artificiale per integrare la gestione di diverse patologie croniche pediatriche, tra cui diabete e asma. Il progetto, che coinvolge attualmente 412 bambini, utilizza una piattaforma centralizzata che raccoglie dati da diversi dispositivi medici e li analizza con algoritmi di machine learning per identificare interazioni tra condizioni concomitanti. I primi risultati, presentati al Congresso Europeo di Pediatria nello scorso marzo, mostrano una riduzione del 29% nelle ospedalizzazioni e un miglioramento significativo degli indicatori di qualità della vita nei bambini seguiti con questo approccio integrato.
Il futuro sta nella ricerca
Pur avendo raggiunto mete importanti per quel che concerne la ricerca e la produzione effettiva di dispositivi per il monitoraggio con risultati promettenti, le applicazioni di intelligenza artificiale per la gestione delle patologie croniche pediatriche devono ancora fare il loro percorso. Lo studio PEDIA-AI, condotto presso l’Università di Milano e pubblicato su Digital Health, ha analizzato le criticità nell’implementazione di questi sistemi nella pratica clinica quotidiana, evidenziando la necessità di migliorare l’interoperabilità tra diverse piattaforme e di sviluppare protocolli standardizzati per l’integrazione con i sistemi sanitari nazionali. Ciò non toglie però che le direzioni future della ricerca europea si stiano concentrando sullo sviluppo di sistemi definiti adattativi, ossia in grado di apprendere continuamente dai cambiamenti fisiologici individuali e con una profonda attenzione all’integrazione di dati sociali e comportamentali per una visione più olistica del paziente pediatrico.
Quello che però possiamo affermare è che i sistemi sviluppati fino a questo momento, non solo migliorano gli outcome clinici, ma promuovono anche un modello di cura più personalizzato e preventivo, riducendo così il carico assistenziale sulle famiglie e sui sistemi sanitari. Con l’evoluzione continua degli algoritmi e l’integrazione di dati sempre più complessi, questi sistemi permetteranno alla medicina pediatrica di essere sempre più precisa e proattiva, migliorando significativamente la qualità della vita dei giovani pazienti.
