Progetti Regionali

Progetti Regionali PO FESR 2014-2020

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BioTrak

CUP: G69J18001000007
Finanziamento: € 751.854,33
Responsabile Scientifico: Prof. Spampinato
Data di Inizio: 09/07/20

Descrizione

Il progetto mira a definire un sistema innovativo di tracciabilità e certificazione di due filiere e produzioni zootecniche bovine (latte e carni) che utilizzano mangimi integrati con derivati oleari con caratteristiche nutraceutiche salutistiche. In particolare tale sistema prevede l’identificazione di markers genomici e biomolecole nutraceutiche nei prodotti finali delle filiere (quali latte, formaggi freschi e carne), sviluppando anche sistemi informatici di rintracciabilità ed identificazione elettronica dei prodotti finali.

Più in dettaglio il progetto si prefigge di:

• sviluppare e definire un adeguato sistema di stabilizzazione e arricchimento della sansa d’oliva e di concentrazione delle acque di vegetazione per permetterne un idoneo utilizzo mangimistico;
• sviluppare degli innovativi formulati mangimistici integrati con tali biomasse residuali da destinare all’alimentazione di bovini da latte e carne;
• verificare e validare le reali ricadute sugli animali in termini di benessere e performances produttive;
• verificare e validare il reale trasferimento di molecole funzionali e di marker nei prodotti ottenuti (latte e formaggi freschi, carni fresche);
• sviluppare un idoneo ed adeguato sistema di certificazione ed etichettatura dei prodotti innovativi per un adeguato e diversificato posizionamento di mercato;
• sviluppare nuovi sistemi di identificazione con QR code dei prodotti finiti.

Numerose prove di laboratorio hanno dimostrato l’alto valore nutrizionale dei mangimi arricchiti con derivati oleari, utilizzando campioni prelevati da bovine nutrite con questi mangimi. I risultati mostrano miglioramenti nel benessere animale e nella qualità dei prodotti finali, confermando la validità dell’integrazione di tali biomasse nella dieta animale.

Dal punto di vista tecnologico, è stata realizzata una web app per garantire la tracciabilità completa lungo tutta la filiera, dalla produzione della sansa d’olio fino alla realizzazione e alla distribuzione del prodotto finito, compreso il trasporto fino al rivenditore finale. Questo strumento permette di monitorare ogni fase del processo, offrendo trasparenza e sicurezza ai consumatori finali.

Inoltre, è stata implementata una blockchain per assicurare che tutte le transazioni siano sicure e non modificabili. L’uso della blockchain offre vantaggi significativi: garantisce l’integrità dei dati, rende impossibile alterare i record di tracciabilità, e offre un livello superiore di fiducia agli utenti e ai consumatori. Grazie alla blockchain, ogni operazione è registrata in modo immutabile, fornendo un sistema affidabile e resistente alle frodi, che tutela l’intera filiera e migliora la reputazione dei prodotti sul mercato.

Description

The project aims to define an innovative system for traceability and certification of two bovine livestock production chains (milk and meat) that use feed integrated with oil-derived by-products with health-promoting nutraceutical properties. Specifically, this system includes the identification of genomic markers and nutraceutical biomolecules in the final products of these chains (such as milk, fresh cheeses, and meat), as well as the development of traceability and electronic identification systems for the final products.

More specifically, the project aims to:

• Develop and define an appropriate system for the stabilization and enrichment of olive pomace and the concentration of vegetation water, to enable their suitable use in animal feed;
• Develop innovative feed formulations integrated with these residual biomasses to be used in the diet of dairy and beef cattle;
• Verify and validate the actual impact on animal welfare and productive performance;
• Verify and validate the real transfer of functional molecules and markers in the derived products (milk, fresh cheeses, and fresh meats);
• Develop an appropriate and effective certification and labeling system for these innovative products to enable suitable and diversified market positioning;
• Develop new identification systems with QR codes for the finished products.

Numerous laboratory tests have demonstrated the high nutritional value of feed enriched with oil-derived by-products, using samples taken from cattle fed with these feeds. The results show improvements in animal welfare and the quality of the final products, confirming the validity of integrating these biomasses into the animal diet.

From a technological standpoint, a web app has been developed to ensure complete traceability throughout the entire supply chain, from the production of olive pomace to the creation and distribution of the finished product, including transport to the final retailer. This tool allows for monitoring every phase of the process, providing transparency and security for end consumers.

Additionally, a blockchain has been implemented to ensure that all transactions are secure and unmodifiable. The use of blockchain offers significant advantages: it guarantees data integrity, makes it impossible to alter traceability records, and provides a higher level of trust for users and consumers. Thanks to blockchain, each transaction is recorded immutably, providing a reliable, fraud-resistant system that protects the entire supply chain and enhances the reputation of the products in the market.

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HCH LowCost GeoEngineering Check

CUP: G68I18000620005
Contributo: € 120.910,00
Responsabile Scientifico: Prof. Andò
Data di Inizio: 23/12/20

Descrizione

La ricerca è orientata alla tutela, conservazione e restauro del bene culturale, basata su tecnologie multisensoriali a basso costo e modelli di analisi strutturale adattivi tarati su monitoraggio in continuo del terreno e delle strutture. Tale approccio consentirà lo sviluppo di una soluzione per l'Early Warning in grado di evidenziare in tempo reale gli eventuali processi degenerativi del manufatto e fornire le necessarie informazioni per le analisi geo-strutturali degli interventi da progettare.

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IRMA

CUP: G69J18001070007
Contributo: € 244.062,72
Responsabile Scientifico: Prof. Baglio

Descrizione

Informazioni dettagliate non disponibili.

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i HOSP

CUP: G59J18000510007
Contributo: € 342.323,00
Responsabile Scientifico: Prof. Spampinato
Data di Inizio: 27/11/20

Descrizione

Il progetto, denominato iHOSP, punta a realizzare l'assistenza medica a distanza di malati terminali con prestazioni analoghe a quelle di un ricovero ospedaliero attraverso una infrastruttura tecnologica interattiva e di smart medicine.

IHOSP è una soluzione IT alla assistenza domiciliare in cui il paziente si trova al tempo stesso in luogo fisico molto confortevole, cioè a casa, ed in un luogo virtuale dove può usufruire della stessa assistenza ospedaliera sia in termini di  efficienza e tempestività nella cura che di interattività con la struttura medico/infermieristica attraverso specifici sistemi di messaggistica e videocomunicazione che consentono di realizzare anche una televisita e un teleconsulto. La sua principale caratteristica tecnica è quella di essere un servizio modulare e flessibile, cioè per ogni paziente si possono scegliere i moduli che meglio rispondono alle sue esigenze e ciascun modulo può essere fornito con le funzionalità più adeguate alla situazione del paziente: dal semplice monitoraggio alla diagnostica e prognostica in tempo reale.  I parametri vitali che attualmente vengono gestiti dal progetto offrono un quadro significativo delle condizioni di salute  del paziente. Essi sono: temperatura corporea, ossigenazione SPo2, pressione sistolica e diastolica, grado di glucosio nel sangue, peso complessivo e percettuale muscolare, disidratazione, consumo calorie, nonché battiti cardiaci, ECG (in particolare per rilevare aritmie), HRV (variabilità del ritmo cardiaco e stress), PPG (misurazione della pressione arteriosa e della gittata cardiaca). Il servizio si basa su accordi con diversi importanti produttori di dispositivi di misura medici certificati tra i quali Viatom, Berry e IHealth e collabora con società di riferimento nel campo dell'Edge computing intelligente quali NVIDIA per i Data Loggers in tempo reale. IHOSP ha una propria piattaforma telematica ed informatica che consente di inviare i dati raccolti dai dispositivi di misura  attraverso i propri gateways verso servers in cloud per essere memorizzati sui data bases (DBs) del progetto. I DBs utilizzati sono sia i classici DBs relazionali di tipo gestionale che DBs capaci di memorizzare in tempo reale misure provenienti (anche con frequenze di campionamento elevate) da sistemi IoT remoti, cioè i cosiddetti DBs metrologici o Time series DBs. In particolare il progetto utilizza il DB metrologico InfluxDB e sistemi custom per la visualizzazione reale dei dati raccolti che verranno utilizzati in prima battuta da un centro di controllo di pronto intervento ed in seconda battuta dai medici curanti che potranno visitare, con immediatezza  o in modo programmato, alla luce di dati vitali aggiornati i pazienti mediante i sistemi di televisita realizzati dal progetto. IHOSP è anche un progetto di ricerca che si intende continuare  con l'obiettivo di supportare sia i partners tecnologici che i soggetti che collaborano all'iniziativa a sviluppare sistemi hardware e software che possano ulteriormente facilitare la raccolta dei dati nel campo Healthcare e la loro elaborazione con algoritmi di intelligenza artificiale con un approccio che integra l'Edge Computing e le Body Sensor Networks.

Description

The project, named iHOSP, aims to provide remote medical care for terminally ill patients, offering a level of service comparable to that of hospital care through an interactive, smart-medicine technology infrastructure.

iHOSP is an IT solution for home healthcare in which the patient is in a physically comfortable environment—at home—while also situated in a virtual environment that allows access to hospital-level care. This care is provided with the same efficiency and responsiveness, along with interactivity with medical and nursing staff through specific messaging and video communication systems that enable tele-visits and tele-consultations. Its primary technical feature is a modular and flexible service design, allowing for the selection of modules best suited to each patient’s needs, with each module adaptable to the patient’s condition, ranging from simple monitoring to real-time diagnostics and prognostics.

The vital parameters currently managed by the project provide a significant overview of the patient’s health status. These parameters include body temperature, oxygen saturation (SpO2), systolic and diastolic blood pressure, blood glucose levels, overall weight and muscle mass percentage, hydration status, calorie consumption, heart rate, ECG (particularly for arrhythmia detection), HRV (heart rate variability and stress), and PPG (blood pressure and cardiac output measurements). The service is based on agreements with several major certified medical device manufacturers, including Viatom, Berry, and iHealth, and collaborates with leading companies in intelligent edge computing, such as NVIDIA, for real-time data loggers.

iHOSP utilizes its own telematics and IT platform to transmit data collected by measurement devices via its gateways to cloud servers, where they are stored in the project’s databases (DBs). These databases include both standard relational management DBs and metrological or time-series DBs, capable of real-time data storage (even at high sampling frequencies) from remote IoT systems. Specifically, the project uses the metrological database InfluxDB and custom systems for real-time data visualization, which are initially accessible by an emergency control center and, subsequently, by primary care physicians. This setup allows doctors to consult and treat patients promptly or in a scheduled manner based on up-to-date vital data through the tele-visit systems developed within the project.

iHOSP is also a research initiative that aims to continue supporting its technology partners and collaborators in developing hardware and software systems. These systems aim to facilitate data collection in healthcare further and enable processing with artificial intelligence algorithms, integrating Edge Computing and Body Sensor Networks.

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PKU PhenylKetonUria

CUP: G89J18000710007
Contributo: € 181.900,00
n. Progetto:  (n. 08RG7211000341)
Acrononimo: PKU Smart Sensor
Responsabile Scientifico: Prof. Andò
Data di Inizio: 24/01/20

Descrizione

Titolo del progetto: Realizzazione e validazione di un sistema Point-of-Care, per il monitoraggio home-testing di fenilalanina in pazienti affetti da iperfenilalaninemie.

Il progetto mira alla realizzazione di un dimostratore portatile Point-of-Care, per il monitoraggio dei livelli di fenilalanina nei pazienti affetti da iperfenilalaninemie (HPA) ed alla dimostrazione della sua funzionalità, robustezza ed affidabilità in ambiente operativo reale. Tale dimostratore costruito con tecnologie di sensing enzimatico e nanomateriali innovativi sarà caratterizzato da una semplicità d'uso, al fine di poter essere facilmente adoperato dai pazienti stessi nel loro ambiente domestico e da un basso costo di produzione. Tale dimostratore sarà costituito da un biosensore monouso, un lettore ed interfaccia ICT per garantire una facile e diretta comunicazione con il medico tramite smart-phone.

Obiettivi: Obiettivi del progetto sono la realizzazione di: a) un biosensore (monouso) costruito con tecnologie abilitanti chiave, contenente al suo interno il materiale sensing-attivo ed eventualmente parte degli elementi per la trasduzione elettrica del segnale stesso, b) un lettore portatile costituito da elementi (non monouso) necessari per la trasduzione elettrica del segnale in grado di poter gestire tutte le funzioni del biosensore; c) una infrastruttura ICT in grado di gestire i vari componenti del sistema interfacciandosi con PC, tablet, smart-phone in grado di connettersi con il medico o con il centro di riferimento di competenza per un feedback in real-time sulla dieto-terapia.

Risultati del progetto:  E’ stato realizzato un prototipo di piattaforma per il self-testing dei livelli di fenilalanina in campione di sangue estratto tramite pungidito che permette un rapido follow-up della dieto terapia da parte del medico di riferimento. E’ stata dimostrata la funzionalità in ambiente operativo reale della piattaforma Pku-smart-sensor, valutandone le performance analitiche in termini di sensibilità, limite di detection, specificità e riproducibilità.

Totale spese rendicontate: 1.876.228 euro

Description

Project title: Development and validation of a Point-of-Care system for home-testing phenylalanine monitoring in patients with hyperphenylalaninemias.

The project aims at the realisation of a portable Point-of-Care demonstrator, for monitoring phenylalanine levels in patients suffering from hyperphenylalaninemias (HPA) and to demonstrate its its functionality, robustness and reliability in a real operating environment. This demonstrator built with enzyme sensing technologies and innovative nanomaterials will be characterised by an simplicity of use, so that it can be easily used by patients themselves in their own environment home environment and by a low production cost. This demonstrator will consist of a biosensor disposable, a reader and ICT interface to ensure easy and direct communication with the physician via smart-phone.

Project’s Objectives: Objectives of the project are the realisation of: (a) a (disposable) biosensor built with key enabling technologies, containing within it the sensing-active material and possibly part of the elements for the electrical transduction of the signal itself, (b) a portable reader consisting of elements (not disposable) necessary for the electrical transduction of the signal able to manage all the functions of the biosensor; c) an ICT infrastructure capable of managing the various components of the system by interfacing with PCs, tablets, smart-phones capable of connecting with the doctor or with the reference centre of competence for real-time feedback on the dieto-therapy.

Project’s results: A prototype platform for the self-testing of phenylalanine levels in a blood sample extracted by means of a lancing device has been realised, which allows a rapid follow-up of the therapy by the referring physician. The functionality of the Pku-smart-sensor platform was demonstrated in a real operating environment, by evaluating analytical performance in terms of sensitivity, detection limit, specificity and reproducibility.

Total expenses: 1.876.228 euro

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PRE3 PRE CUBE

CUP: G69J18001170007
Contributo: € 400.000,00
Responsabile Scientifico: Prof. La Corte
Data di Inizio: 28/01/21
Titolo Completo: PRE3 (PRE-CUBE). PREdizione, PREvenzione, PREdisposizione: Applicazioni in Neurologia ed Endocrinologia
Acronimo: PRE-CUBE
Sito web: https://www.dedalus.com/italy/it/precube/

Descrizione

Il progetto PRE-CUBE ha realizzato e sperimentato metodi, strumenti e soluzioni per supportare in modo efficace la prevenzione, la predizione e la continuità di cura per pazienti con patologie neurodegenerative e metaboliche.

Il progetto PRE-CUBE intende promuovere sempre più programmazione e servizi sanitari data-driven. È proprio con questo approccio di data-driven healthcare che PRE-CUBE mira a:

• Ottimizzare i processi di inquadramento diagnostico, con obiettivo di avere diagnosi precoci e rafforzare i servizi a supporto della prevenzione secondaria e terziaria.
• Prevedere traiettorie di salute, che consentono di ottimizzare l’efficacia della presa in carico e di avviare percorsi terapeutica assistenziali maggiormente personalizzati.
• Ottimizzare la compliance ai percorsi di assistenza e cura da parte dei pazienti, identificando la loro predisposizione (mindset) e lavorando sul livello motivazionale e comportamentale affinché aumenti consapevolezza del cittadino ed efficacia della cura.

Per raggiungere questi obiettivi, il progetto PRE-CUBE ha studiato, definito e realizzato:

• Algoritmi di intelligenza artificiale da applicare durante la fase diagnostica.
• Algoritmi di intelligenza artificiale per predire traiettorie di salute, in particolare per quanto riguarda comorbidità legate a problematiche metaboliche e creare quindi adeguati profili di rischio.
• Strumenti per valutare il mindset dei pazienti rispetto alla predisposizione a seguire adeguati percorsi di assistenza e cura.

Partendo da questi artefatti, il progetto PRE-CUBE ha realizzato una soluzione integrata in cui questi algoritmi e questi strumenti diventassero sistemi e servizi di supporto alle decisioni cliniche e che fornisse quindi tutti gli strumenti per garantire inquadramento diagnostico, presa in carico, valutazione dei bisogni, pianificazione del percorso terapeutico assistenziale e continuità di cura nella fase di follow up, anche a livello territoriale.

Per consentire una effettiva valutazione del sistema PRE-CUBE anche da un punto di vista clinico, il progetto si è focalizzato su due problematiche molto importanti e interessanti, soprattutto per quanto concerne il tema della diagnosi precoce, dei profili di rischio e della compliance terapeutica:

• Per quanto riguarda le patologie neurodegenerative si è selezionato l’MCI (Mild Cognitive Impairment), definita anticamera dell’Alzheimer.
• Per quanto riguarda le malattie metaboliche, si è selezionato invece il problema dell’obesità, che sta diventando un problema centrale nella nostra società.

Per le due problematiche cliniche il progetto ha studiato l’epidemiologia, ha effettuato indagini critiche sullo stato dell’arte, ha ipotizzato modelli di assistenza e cura ottimizzati, basati sulla definizione di processi integrati a supporto della presa in carico precoce e della continuità assistenziale.

Il progetto ha svolto la sperimentazione presso le strutture dell’IRCCS Bonino Pulejo di Messina, partner del progetto.

Il progetto PRE-CUBE durante lo svolgimento delle attività si è occupato anche di studiare il possibile impatto sull’efficientamento della spesa sanitaria della soluzione realizzata e la sostenibilità economica della soluzione PRE-CUBE. Gli studi hanno evidenziato che la soluzione PRE-CUBE garantisce riduzione della spesa e sostenibilità se adottata in modo sistemico in organizzazioni sanitarie complesse, quali aziende sanitarie locali, o, meglio ancora a livello regionale. Soluzione che può assumere carattere più generale di supporto alla cronicità, alla fragilità e quindi ai temi di presa in carico, prevenzione, pianificazione e continuità di cura.

Description

The PRE-CUBE project developed and tested methods, tools, and solutions to effectively support prevention, prediction, and continuity of care for patients with neurodegenerative and metabolic diseases.

The PRE-CUBE project aims to promote increasingly data-driven health planning and services. With this data-driven healthcare approach, PRE-CUBE seeks to:

• Optimize diagnostic processes to enable early diagnoses and strengthen services supporting secondary and tertiary prevention.
• Predict health trajectories to enhance the effectiveness of patient care and initiate more personalized therapeutic care pathways.
• Improve patient adherence to care pathways by assessing their mindset and working on motivational and behavioral levels to increase patient awareness and treatment effectiveness.

To achieve these goals, the PRE-CUBE project studied, defined, and developed:

• Artificial intelligence algorithms for application in the diagnostic phase.
• Artificial intelligence algorithms for predicting health trajectories, particularly concerning comorbidities related to metabolic issues, to create appropriate risk profiles.
• Tools to assess patients’ mindsets regarding their willingness to follow proper care pathways.

Building on these tools, the PRE-CUBE project developed an integrated solution where these algorithms and tools became clinical decision support systems and services, providing all necessary resources for ensuring diagnostic assessment, patient care, needs evaluation, care pathway planning, and continuity of care during follow-up, even at a community level.

To enable an effective clinical evaluation of the PRE-CUBE system, the project focused on two critical and compelling issues, especially regarding early diagnosis, risk profiling, and therapeutic compliance:

• For neurodegenerative diseases, MCI (Mild Cognitive Impairment) was selected, which is considered a precursor to Alzheimer’s disease.
• For metabolic diseases, obesity was selected, as it is becoming a major societal issue.

For both clinical issues, the project studied the epidemiology, conducted critical analyses of the current state of the art, and proposed optimized models of care based on the definition of integrated processes supporting early intervention and continuity of care.

The project was piloted at the IRCCS Bonino Pulejo facilities in Messina, a project partner.

During the project activities, PRE-CUBE also examined the potential impact of its solution on healthcare cost efficiency and the economic sustainability of the PRE-CUBE solution. Studies indicated that the PRE-CUBE solution offers cost reduction and sustainability when adopted systematically in complex healthcare organizations, such as local health authorities, or ideally, at the regional level. The solution can provide broad support for chronic care, addressing frailty and, thus, supporting patient management, prevention, planning, and continuity of care.

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QUALIAGRO 4.0

CUP: G59J18000520007
Contributo: € 311.637,50
Responsabile Scientifico: Prof. Orazio Tomarchio
Data di Inizio: 10/12/20
Titolo completo: Business Process Management (BPM) e Internet of Things (IoT)  a supporto del Sistema Gestione Qualità (SGQ) e del Sistema di Gestione Sicurezza (SGSA) nel settore Agroalimentare per PMI
Acronimo: QUALIAGRO 4.0
Sito Web: www.qualiagro.it

Obiettivi

L'obiettivo del progetto QualiAgro 4.0 è definire un modello di qualità e sicurezza alimentare innovativo che permettesse alle aziende che operano nel mercato agroalimentare di soddisfare in maniera puntuale i requisiti imposti dal Sistemi di Gestione della Qualità (SGQ) e della Sicurezza Alimentare (SGSA).

Tale obiettivo è stato perseguito mediante la progettazione e lo sviluppo di un sistema (“piattaforma QualiAgro 4.0”) che, con l’ausilio di tecnologie ICT quali il Business Process Management e l’Internet of Things, permetta di controllare e monitorare l’esecuzione dei processi produttivi, con l’obiettivo principale di automatizzare le attività di controllo della qualità e di ridurre i rischi di non conformità.

Il modello proposto intende, da un lato, fornire alle aziende della filiera un supporto nelle attività di conseguimento e mantenimento delle certificazioni, grazie anche all'automatizzazione delle specifiche attività di produzione documentale imposte dai disciplinari. A tale fine, i dati raccolti dalla piattaforma (attraverso apposite interfacce offerte agli operatori, e con l’ausilio delle informazioni di campo raccolte da sensori appositamente installati negli ambienti di produzione) vengono inseriti nella documentazione di registrazione, così da attivare automaticamente il processo di gestione utile al perseguimento di una specifica certificazione della qualità.

Dall'altro lato, il modello proposto intende fornire al consumatore del prodotto finale garanzie di qualità, tracciabilità e sicurezza alimentare “di filiera”. A tale scopo, i dati tracciati nella documentazione di registrazione vengono anche utilizzati al fine di garantire la tracciabilità dei prodotti e verificare le eventuali non conformità.

Tutte le informazioni raccolte dalla piattaforma Qualiagro 4.0, come ad esempio provenienza delle materie prime, tipologia di controlli effettuati, macchinari impiegati, contribuiranno infatti a formare quella che possiamo chiamare la carta d’identità del prodotto, che contiene quindi tutte le informazioni sul prodotto che viene acquistato, raccolte e tracciate durante tutta la filiera alimentare.

Attività progettuali e partenariato

Il progetto è stato articolato in diverse fasi di lavoro (WP) di cui due di carattere non tecnico, il WP1 dedicato alla governance di progetto ed il WP6 dedicato alle Strategie di Valorizzazione Economica e Diffusione dei risultati progettuali. Per ciò che riguarda gli aspetti tecnici invece, le attività sono state articolate nelle seguenti modalità: una fase di Analisi organizzativa e dei processi di gestione della qualità nella filiera agroalimentare (WP2), una fase di Progettazione delle specifiche dei processi digitali e dell’infrastruttura di supporto (WP3), una fase dedicata alla Realizzazione del prototipo del sistema di gestione in ambiente controllato (WP4) e infine una fase in cui è stata effettuata la Validazione tecnologica del prototipo sul campo (WP5).

Il partenariato è composto da quattro PMI operanti nel settore agroalimentare (Sagiostese, Margò Plasticonf, Serteca), una PMI operante nel settore delle tecnologie ICT (Ingenium, capofila), una PMI operante nel settore della gestione di qualità (Tumello Angelika) e due Enti di Ricerca, tra cui un Dipartimento universitario del settore ICT (DIEEI – Università di Catania) e un Centro di Ricerca per la diffusione della conoscenza (CERID).

Risultati

Nell’ambito del progetto Qualiagro è stata realizzata un prototipo di una Piattaforma integrata di Gestione della Qualità e della Sicurezza Alimentare, avente lo scopo di supportare i vari stakeholders durante tutte le fasi dei processi aziendali, allo scopo di facilitarne il monitoraggio e fornire un sistema automatizzato per la certificazione di qualità dei processi stessi.

Tra le caratteristiche della piattaforma, elenchiamo qui di seguito le principali:

• La piattaforma è in grado di gestire flussi informativi di diversa provenienza (sensori sul campo, inserimento manuale, file esterni).
• Periodicamente la piattaforma  segnala, attraverso alert visivi, all’operatore responsabile di una attività (responsabile, fornitori, responsabile risorse umane, responsabile magazzino, ecc…) quali sono le informazioni da registrare e quali quelle mancanti  seconda la specifica timeline configurata in fase iniziale dall’admin dell’azienda (per alcune attività peculiari del processo aziendale) e dall’admin della piattaforma (per attività più esclusive legate alla certificazione) e registra tutte le verifiche che devono essere fatte.
• In questo modo una singola piattaforma gestirà tutti i passaggi, dalla pianificazione dell’audit, la preparazione, la definizione delle timeline, lo sviluppo dei piani e le liste di controllo, fino all’esecuzione, la registrazione dei risultati, l’emissione dei report e il monitoraggio.
• Le informazioni collezionate durante l’esecuzione dei processi aziendali e ritenute utili ai fini della tracciabilità dei prodotti e, di conseguenza, del conseguimento della certificazione di qualità verranno conservate all’interno di un registro, basato su tecnologia Blockchain, che garantisce la trasparenza e l’inalterabilità dei dati.
• Il consumatore finale può interrogare la piattaforma per richiedere il registro di tutte le transazioni, tracciate durante il processo di filiera, al fine di recuperare tutte le informazioni relative al prodotto acquistato, certificate dal produttore e da tutte le organizzazioni coinvolte nella filiera.

Il prototipo è stato sperimentato dalle aziende partner del progetto, che hanno utilizzato la piattaforma per valutarne le funzionalità e l’efficacia durante l’esecuzione dei propri processi aziendali. I risultati della fase di sperimentazione, sebbene condotti in un limitato arco temporale, hanno mostrato risultati positivi.

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REHASTART

CUP: G79J18000610007
Contributo: € 260.727,06
Responsabile Scientifico: Prof. Spampinato
Data di Inizio: 20/12/19

Descrizione

Piattaforma di teleneuroriabilitazione ad alta sostenibilità economica e sociale per malati neurologici.

REHASTART è un progetto innovativo a cui UNICT partecipa insieme ad altre aziende e istituzioni pubbliche, sotto la guida di Khymeia Srl in qualità di coordinatore e capofila. Tra gli enti di ricerca coinvolti, oltre a UNICT, vi è anche l’IRCCS Centro Neurolesi Bonino Pulejo di Messina, Net Service srl e Ieeeng Solution srl.

L’obiettivo di REHASTART è supportare la fase di riabilitazione post-ricovero, un momento cruciale per il recupero delle capacità fisiche e mentali dei pazienti. In assenza di un adeguato monitoraggio, infatti, il rischio di ricadute può superare il 50% dei casi una volta dimessi. La teleriabilitazione rappresenta una soluzione efficace per ridurre tale rischio, e un approccio economicamente sostenibile è fondamentale per rendere questa innovazione accessibile a un ampio numero di utenti.

La piattaforma REHASTART nasce da un lavoro approfondito di ricerca, sviluppo e sperimentazione, svolto in collaborazione con istituzioni di ricerca e aziende tecnologiche, tra cui UNICT, che contribuisce con le proprie competenze nello sviluppo di piattaforme innovative, nella progettazione e realizzazione di applicazioni mobile e web.

Punti chiave del progetto REHASTART:

• Accessibilità: Un sistema più sostenibile economicamente rispetto alle alternative disponibili sul mercato.
• Innovazione: La piattaforma si basa su un’infrastruttura tecnologica avanzata.
• Personalizzazione: I percorsi di teleriabilitazione sono personalizzati per ciascun paziente, con dati condivisi in tempo reale su cloud con i medici curanti.

REHASTART rappresenta un passo importante verso una riabilitazione più accessibile, innovativa e su misura, per garantire un recupero duraturo ed efficace.

Description

A highly sustainable economic and social tele-neurorehabilitation platform for neurological patients.

REHASTART is an innovative project in which UNICT participates alongside other companies and public institutions, led by Khymeia Srl as coordinator. Among the research institutions involved, in addition to UNICT, are the IRCCS Centro Neurolesi Bonino Pulejo of Messina, Net Service Srl, and Ieeeng Solution Srl.

The goal of REHASTART is to support the post-hospitalization rehabilitation phase, a critical period for the recovery of patients’ physical and mental abilities. Without adequate monitoring, the risk of relapse can exceed 50% of cases once discharged. Telerehabilitation provides an effective solution to reduce this risk, and an economically sustainable approach is essential to make this innovation accessible to a large number of users.

The REHASTART platform is the result of extensive research, development, and experimentation, carried out in collaboration with research institutions and technology companies. UNICT contributes its expertise in developing innovative platforms and designing and creating mobile and web applications.

Key points of the REHASTART project:

• Accessibility: A more economically sustainable system than currently available market alternatives.
• Innovation: The platform is built on an advanced technological infrastructure.
• Personalization: Telerehabilitation pathways are personalized for each patient, with data shared in real time on the cloud with their healthcare providers.

REHASTART represents an important step toward more accessible, innovative, and tailored rehabilitation to ensure effective and lasting recovery.

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S6: a Smart, Social and SDN-based Surveillance System for Smart-cities

CUP: G19J18001220007
Contributo: € 781.100,00
Responsabile Scientifico: Prof. Giovanni Schembra
Data di Inizio: 10/12/20

Descrizione

Il progetto S6 si pone come obiettivo finale il miglioramento della qualità di vita dei cittadini di una smart city in termini di sicurezza e rispetto delle leggi, tramite la progettazione di un servizio capillare ed integrato di videosorveglianza distribuita.

L’obiettivo specifico consiste nel superare le limitazioni dei sistemi di videosorveglianza attuali, anche i più tecnologicamente evoluti, la cui gestione è chiusa e centralizzata. Infatti, secondo l'uso comune di sistemi di videosorveglianza, enti pubblici o privati che intendono dotarsi di un sistema di videosorveglianza ne installano uno di cui essi saranno proprietari e gestori.

Il progetto S6, al contrario, ha l'obiettivo di realizzare un sistema innovativo e pervasivo di videosorveglianza che permetta di sfruttare le potenzialità offerte dalla combinazione dei principali paradigmi di rete 5G, in particolare dell’SDN, dell’NFV, dell’edge e del fog computing per decentralizzare l'intelligenza dei sistemi informativi, e posizionando le capacità computazionali verso la periferia della rete e, in particolare, verso i nodi di accesso, in prossimità degli utenti e degli oggetti che costituiscono le sorgenti e di destinatari delle informazioni. Questo ha non solo vantaggi in termini di bassa latenza, ma anche di privacy, dato che le informazioni rimangono confinate alla periferia della rete e non transitano invece su porzioni di rete gestite da terze parti.

In particolare, il progetto S6 vuole rivoluzionare l'erogazione dei servizi di videosorveglianza con una piattaforma non più centralizzata e di proprietà del singolo, ma social e smart: l'amministrazione o la comunità si dota di un sistema pervasivo e distribuito e ciascun utente richiede e usufruisce dei servizi che lo interessano, mirando alla realizzazione di un vero e proprio Internet of Things applicato alla videosorveglianza, costituito da una moltitudine di videocamere e sensori da dislocare su un comprensorio cittadino, ponendosi come smart, green, scalabile, social, flessibile rispetto a qualunque tecnologia di rete sottostante, ed efficiente da un punto di vista energetico.

Description

The S6 project’s ultimate goal is to enhance the quality of life for citizens in a smart city in terms of safety and compliance with laws through the design of a widespread, integrated and distributed video surveillance service.

The specific objective is to overcome the limitations of current video surveillance systems, even the most technologically advanced ones, which operate within a closed, centralized management model. In fact, under the common approach to video surveillance, public or private entities wishing to set up a surveillance system install one that they exclusively own and manage.

The S6 project, on the other hand, aims to create an innovative and pervasive surveillance system that leverages the potential offered by combining key 5G network paradigms, particularly SDN, NFV, edge, and fog computing. This enables decentralization of the intelligence in information systems by shifting computational capabilities to the edge of the network, closer to access nodes, users and objects that are sources and recipients of information. This approach offers advantages not only in terms of low latency but also in privacy, as information remains within the network's periphery and does not traverse network sections managed by third parties.

Specifically, the S6 project seeks to revolutionize the delivery of surveillance services with a platform that is no longer centralized or owned by an individual, but rather social and smart: the administration or community adopts a pervasive, distributed system where each user can request and access the services that interest them. The aim is to create a true Internet of Things applied to surveillance, comprised of numerous cameras and sensors dispersed across a city area, designed to be smart, green, scalable, social, flexible with any underlying network technology, and energy efficient.

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SAFE DEMON

CUP: G29J18000720007
Contributo: € 270.000,00
Responsabile Scientifico: Prof. Morabito
Data di Inizio: 15/01/20
Titolo completo: SAFE Driving by E-health MONitoring
Acronimo: SAFE-DEMON
Sito web: https://safedemon.it/en/home-page-english/

Descrizione

Obiettivo del progetto è fornire un sistema di controllo delle condizioni di salute e di guida di un individuo che si trova alla guida di un veicolo allo scopo di prevenire condizioni critiche che potrebbero compromettere la sicurezza propria e degli altri utenti della strada.

La soluzione potrà assicurare un controllo continuo delle condizioni di salute e di attenzione del guidatore contestualmente al monitoraggio delle performance di guida nel contesto stradale e di traffico in cui il veicolo si trova. Il suddetto monitoraggio permetterà di prevedere situazioni di pericolo e segnalarle:

• al conducente
• al veicolo
• ai veicoli e l’infrastruttura di rete circostante
• a un centro di controllo

La soluzione Safe Demon potrà essere utilizzata in diversi contesti e per diverse finalità. Alcuni dei contesti operativi dove la soluzione può trovare applicazione sono i servizi di trasporto pubblico su gomma e i servizi commerciali di autotrasporto.

Il progetto Safe Demon si basa sull’utilizzo delle seguenti tecnologie abilitanti:

• Comunicazione a bordo del veicolo sia in modo cablato che in modalità wireless.
• Sensoristica per il rilevamento dei parametri biometrici vitali.
• Sensoristica a bordo del veicolo per la rilevazione dei parametri dinamici del mezzo in movimento.
• Comunicazione inter-veicolare e tra veicolo e infrastruttura stradale tramite Dedicated Short Range Commuications (DSRC) o protocollo simile.
• Virtualizzazione dei dispositivi Internet of Things.
• Cloud Computing.

Il sistema utilizzerà sia dispositivi di monitoraggio dei parametri biometrici già provati e certificati, che sistemi di integrazione a bordo dei veicoli, che sistemi di tipo IoT per l’acquisizione di dati rilevati all’esterno. Il sistema farà inoltre uso di algorimi di Intelligenza Artificiale, che, basandosi sull’analisi dei dati raccolti e sulla loro correlazione, saranno in grado di individuare e prevenire situazioni di pericolo.

Benefici

I principali benefici introdotti dalla soluzione sono:

• Possibilità di reinserimento operativo di individui affetti da patologie;
• Fornire ai conducenti una maggiore garanzia di sicurezza sul lavoro;
• Fornire alle imprese strumenti per definire cicli lavorativi ottimali e a salvaguardia della salute del lavoratore;
• Fornire un servizio ad alta affidabilità alle imprese di trasporto/servizi 
• Dare gli elementi alle imprese per contrattare condizioni più favorevoli con le compagnie assicurative.

Description

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SECESTA VIASAFE

CUP: G69J18001010007
Contributo: € 171.200,00
Responsabile Scientifico: Prof. Andò
Data di Inizio: 11/02/20
PROGETTO: SECESTA VIASAFE

Descrizione

TITOLO: Applicazione della rete di monitoraggio della ricaduta di cenere vulcanica dell'Etna alla gestione della mobilità nel territorio etneo

Il progetto SECESTA-VIA SAFE mira all’ottimizzazione e alla validazione di una rete di sensori per il monitoraggio del fenomeno di ricaduta delle ceneri vulcaniche dell'Etna, in ambito urbano e suburbano, e allo sviluppo di nuovi servizi per la mobilità aerotrasportata e di superficie nell'area metropolitana di Catania.

OBIETTIVI DEL PROGETTO

• Ottimizzazione e ampliamento del sistema di monitoraggio sviluppato durante il progetto SECESTA.
• Ottimizzazione degli algoritmi per la stima delle principali grandezze caratteristiche della cenere vulcanica.
• Sviluppo di algoritmi predittivi per la stima della ricaduta delle ceneri basati su modelli meteorologici di dispersione delle particelle, validati in tempo reale dai dati acquisiti.
• Sviluppo di GIS per l'estrazione delle grandezze utili al calcolo del volume e della tipologia del materiale vulcanico depositatosi.
• Installazione e validazione sperimentale della rete distribuita di nodi sensoriali esistenti, dopo un opportuno adeguamento, nella parte meridionale del vulcano primariamente finalizzata all'operatività dell'aeroporto.
• Sviluppo sperimentale di un sistema di cartellonistica elettronica per la riduzione dinamica della velocità massima dei veicoli circolanti sull'autostrada A18 in funzione della cenere che sta cadendo durante i fenomeni vulcanici nei tratti interessati dal fenomeno.
• Sviluppo di una App per smartphone per diffondere agli utenti e alle autorità preposte le informazioni sulla ricaduta di cenere e la fruibilità della viabilità ordinaria.

RISULTATI

• Sono stati realizzati diversi prototipi per il monitoraggio del fenomeno di ricaduta di ceneri vulcaniche, basati sull’impiego di sensori di visione.
• Sono stati realizzati i nodi ingegnerizzati per il monitoraggio del fenomeno di ricaduta di ceneri vulcaniche, basati sul modello sviluppato per i suddetti prototipi.
• Sono stati sviluppati ed ottimizzati algoritmi per la stima delle principali grandezze caratteristiche della cenere vulcanica.
• Sono stati sviluppati algoritmi predittivi per la stima della ricaduta delle ceneri basati su modelli di dispersione e modelli meteorologici e validati in tempo reale dai dati acquisiti.
• È stato sviluppato un GIS per l'estrazione delle grandezze utili al calcolo del volume e della tipologia del materiale vulcanico depositatosi.
• È stata realizzata l’installazione e la validazione sperimentale di una rete distribuita di nodi sensoriali nella parte meridionale del vulcano primariamente finalizzata all'operatività dell'aeroporto e alla sicurezza dei viaggiatori che percorrono le tratte autostradali.
• È stato sviluppato un sistema che elabora per ogni fenomeno eruttivo i dati del modello previsionale della ricaduta della cenere lungo il tracciato dell'autostrada A18 e del Raccordo Autostradale 15 (noto come tangenziale di Catania) per generare messaggi di allerta. Sono stati codificati i messaggi che in automatico vengono inviati ai sistemi informativi degli enti gestori, per l’elaborazione delle informazioni e la visualizzazione di segnalazioni di avviso agli automobilisti sui pannelli a messaggio variabile presenti lungo il tracciato autostradale.
• È stata sviluppata un'App per smartphone, per la diffusione agli utenti e alle autorità preposte le informazioni sulla ricaduta di cenere e la fruibilità della viabilità ordinaria.
• È stato sviluppato con l’ausilio di una ditta esterna specializzata nel trattamento dei rifiuti speciali un protocollo per il riciclo delle ceneri, dopo la loro rimozione dalle strade della Città Metropolitana di Catania, che facilità lo stoccaggio temporaneo e ridurrebbe significativamente i costi dello smaltimento delle ceneri a carico delle amministrazioni e degli enti pubblici deputati alla gestione della rete viaria.

Description

TITLE: Application of the monitoring network for ash fallout from the Etna volcano to mobility management in the Etnean territory

The SECESTA-VIASAFE project aims to the optimiation and valildation of a sensors network for monitoring of ash fallout phenomenon on the Etna volcano, addressing both urban and sub-urban areas, and to the development of new services for both the flight and road mobility in the metropolitan area of Catania, Italy.

PROJECT OBJETIVES

• Optimization and extension of the monitoring system developed during the SECESTA project.
• Optimization of algorithms for the estimation of main characteristics of the volcanic ash.
• Development of algorithms for the prediction of volcanic ash fallout, based on meteorological models of particles dispersal validated in real-time by acquired data.
• SIT development for the estimation of quantities aimed at the assessment of volume and type of the deposited volcanic material.
• Installation and experimental validation of the updated sensors node network, in the southern side of the volcano, mainly aimed to support airport operation.
• Development of an electronic signal system to dynamically show speed limit for vehicles in A18 highway, on the basis of the deposited ash during on-going volcanic activity in the areas of interest.
• Development of a mobile phone App to disseminate information on ash fallout and the usability of ordinary roads system to users and relevant authorities.

RESULTS

• Vision-based prototypes for monitoring of the volcanic ash fallout phenomenon have been realized.
• Engineered vision-based systems for monitoring of the volcanic ash fallout phenomenon have been realized.
• Algorithms for the estimation of main characteristics of the volcanic ash have been implemented.
• Algorithms for the prediction of volcanic ash fallout, based on meteorological models of particles dispersal validated in real-time by acquired data have been developed.
• A SIT for the estimation of quantities aimed at the assessment of volume and type of the deposited volcanic material has been developed.
• A sensor-node network, mainly aimed to support the airport operation and the safety of people driving on the highway, has been realized in the southern side of the volcano.
• A system has been developed which elaborates data provided by models predicting volcanic ash fallout phenomenon on the A18 and RA15 highway to generate alert messages. Codified messages are automatically conveyed to informative systems handled by traffic authorities, for data elaboration and visualization of warning messages by screens available through the highway.
• A mobile phone App, aimed to communicate information related to ash fallout phenomenon and usability of ordinary roads system to users and relevant authorities, has been developed.
• A protocol for recycling volcanic ash, after its removal from roads in the metropolitan town of Catania, has been developed with the support of an external company with expertise in the special waste treatment. This should simplify the temporary storage and significantly reduce costs for the disposal of volcanic ash to be faced by public entities in charge of managing road mobility.

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SELCA

CUP: G69J18001050007
Contributo: € 360.770,00
Responsabile Scientifico: Prof.ssa Giordano
Data di Inizio: 03/12/20

Descrizione

SELCA - Sistema Esperto in rete di supporto ai Laboratori Clinici di Analisi per diagnostiche strumentali di precisione e diagnostiche predittive su base genomica

Obiettivi: Gli obiettivi generali del progetto sono quelli di realizzare un sistema informativo di supporto ai laboratori di analisi cliniche ancora più evoluto rispetto agli smart LIMS (Laboratory Information Management Systems) esistenti. Esso prevede due sistemi intelligenti attualmente non disponibili sul mercato e cioè:

• un sistema esperto SELCA (Sistema Esperto per Laboratori Clinici di Analisi), capace di limitare gli errori di misura, garantire esami clinici affidabili, supportare una diagnostica clinica e consentire valutazioni accurate sull'attività del laboratorio
• un sistema di data mining per effettuare diagnosi predittive basate  su markers genetici, tenendo conto delle ipotesi avanzate dalla letteratura scientifica (SELCA miner)

Attività progettuali: Il progetto si è svolto secondo le seguenti fasi:

1. studio dell’l'interfacciamento standardizzato mediante componentistica fisico-cibernetica al sistema informativo di: analizzatori automatici per analisi cliniche; un sequenziatore genetico per diagnostica predittiva; Sistemi IOT affiancati alla strumentazione e all’ambiente per attivare flusso di controllo del supporto alla qualità
2. attivazione dell'infrastruttura informatica su cui implementare: lo smart LIMS avanzato dotato del sistema esperto (SELCA); il LIMS per fornire una diagnostica medica predittiva partendo da dati di tipo genetico (SELCAminer); la versione, denominata SELCAnet, in grado di interagire gli applicativi software di altri centri medici in rete (interoperabile e in Cloud)
3. Progetto, sviluppo e sperimentazione dei seguenti moduli:
   
   • Sistema di supporto all’attività di refertazione delle analisi cliniche tramite integrazione delle informazioni storiche sulle analisi del paziente e informazioni provenienti dal flusso IOT di monitoraggio delle condizioni operative degli analizzatori
   • Sistema di supporto alla refertazione di analisi da sequenziatori genomici (denominato Selca Genetics), che assiste in particolare nella refertazione delle VUS (Variants of Uncertain Significance). Il sistema include un tool in silico basato su Intelligenza Artificiale (IA) appositamente sviluppato per predirre patogeneticità delle varianti genetiche e dei moduli IA per il mining della letteratura.
   • Selca miner, comprensivo di un modello per classificare patologie ematiche (7 classi di patologie), e predisposto per raccogliere dei dati su uno scenario di valutazione dello stato nutrizionale del paziente oncologico (acquisiti da bilance smart certificate e da rilevazioni fisiche e da cross-correlare con dati di analisi ematologiche).
   • Due applicazioni mobili per snellire alcune procedure di tracking del campione e di assicurazione della qualità, ed in particolare: 1) Controllo della Catena del freddo durante il trasporto dei campioni biologici e 2) Tracciamento dei campioni con tecniche RFID e controllo dei campioni e reagenti scaduti
4. Verifica dell’interoperabilità e realizzazione dei dimostratori.

Risultati raggiunti: Il progetto ha realizzato un’infrastruttura flessibile e potente (Selca e SelcaNet) nella quale si innestano diversi moduli verticali che offrono funzionalità avanzate.  I singoli moduli sono indipendenti e possono, a loro volta, integrarsi con i LIMS già disponibili nei vari laboratori.

I moduli sono: Selca miner, Selca Genetics, Controllo della catena del freddo, Tracking campioni e reagenti con RFID.

Il modulo Selca Genetics è stato testato in collaborazione con il COES (Centro di Oncologia Ematica Sperimentale dell’Università di Catania) per le varianti relative ai geni BRCA1 e BRCA2. La piattaforma SELCA integra tutti i moduli e consente al laboratorio di analisi di effettuare i controlli di qualità relativi alle analisi e alle condizioni del laboratorio. Per l’interoperabilità esterna il dimostratore supporta i seguenti casi d’uso: Accesso alle proprie analisi da parte dei pazienti (generale); Accesso alle analisi dei propri pazienti da parte dei medici di famiglia/specialisti, incluso l’accesso alle serie storiche per analiti per paziente e l’accesso ai risultati dei modelli predittivi messi a disposizione dal sistema SELCA applicabili al tipo di analisi effettuata.

Description

SELCA - Intelligent Network System Supporting Clinical Analysis Laboratories for Precision Instrumental Diagnostics and Predictive Genomics-based Diagnostics

Objectives:
The general objective of the project is to create an intelligent information system to support clinical analysis laboratories that is more advanced than the existing smart LIMS (Laboratory Information Management Systems). It envisions two intelligent systems currently unavailable on the market:

• SELCA Expert System: Capable of limiting measurement errors, ensuring reliable clinical tests, supporting clinical diagnostics, and enabling accurate assessments of laboratory activity.
• A data mining system for predictive diagnostics based on genetic markers, considering hypotheses advanced by scientific literature (SELCA miner).

Project Activities:
The project was carried out in the following phases:

1. Study of standardized interfacing through physical-cybernetic components of: automatic analyzers for clinical tests; a genetic sequencer for predictive diagnostics; IoT systems alongside instruments and the environment to activate the quality support control flow.
2. Activation of the IT infrastructure to implement: the advanced smart LIMS equipped with the expert system (SELCA); the LIMS to provide predictive medical diagnostics starting from genetic data (SELCAminer); the version, named SELCAnet, capable of interacting with software applications from other medical centers in the network (interoperable and in the Cloud).
3. Design, development, and testing of the following modules:
   • Support system for clinical analysis reporting through the integration of historical information on patient analyses and information from the IoT flow monitoring the operational conditions of the analyzers.
   • Support system for reporting analysis from genomic sequencers (named Selca Genetics), which assists particularly in reporting Variants of Uncertain Significance (VUS). The system includes an in-silico tool based on Artificial Intelligence (AI) specifically developed to predict the pathogenicity of genetic variants and AI modules for literature mining.
   • Selca miner, including a model to classify blood disorders (7 classes of diseases), and designed to collect data on a nutritional status assessment scenario for cancer patients (acquired from certified smart scales and physical measurements and cross-correlated with hematological analysis data).
   • Two mobile applications to streamline certain sample tracking and quality assurance procedures, in particular: 1) Cold Chain Control during the transport of biological samples and 2) Sample tracking with RFID techniques and expired sample and reagent control.
4. Verification of interoperability and creation of demonstrators.

Achievements:
The project developed a flexible and powerful infrastructure (Selca and SelcaNet) in which various vertical modules offering advanced functionalities are integrated. The individual modules are independent and can, in turn, integrate with LIMS already available in various laboratories.

The modules are: Selca miner, Selca Genetics, Cold Chain Control, Sample and Reagent Tracking with RFID.

The Selca Genetics module was tested in collaboration with COES (Experimental Hematology Oncology Center at the University of Catania) for variants related to BRCA1 and BRCA2 genes. The SELCA platform integrates all modules and allows the analysis laboratory to perform quality controls related to analyses and laboratory conditions. For external interoperability, the demonstrator supports the following use cases: Patient access to their own analyses (general); Access to analyses of their patients by family doctors/specialists, including access to historical series for analytes per patient and access to predictive model results provided by the SELCA system applicable to the type of analysis performed.

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SmartEUS

CUP: G69J18001140007
Contributo: € 381.000,00
Responsabile Scientifico: Prof.ssa Trapani
Data di Inizio: 14/01/20

Descrizione

Il progetto SmartEUS mira a sviluppare le capacità fondamentali per supportare l'evoluzione dei sistemi di EUS verso modelli sempre più evoluti, dinamici e sicuri, secondo un approccio di E-Health, ovvero sfruttando in modo coordinato le nuove tecnologie digitali.

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TRAIT

CUP: G39J18000660007
Contributo: € 250.000,00
Responsabile Scientifico: Prof. Orazio Tomarchio
Data di Inizio: 21/01/2
Titolo completo: Therapeutic Robot and Artificial Intelligence in experimental Therapy
Acronimo: TRAIT
Sito Web: www.progettotrait.eu

Descrizione

Il progetto TRAIT (Therapeutic Robot and Artificial Intelligence in experimental Therapy) ha come obiettivo la progettazione, realizzazione, sperimentazione e validazione di una piattaforma tecnologica che integra un sistema robotico umanoide e componenti software, a supporto della gestione medica di patologie che limitano le capacità cognitive e intellettive del paziente.

In particolare, è stata sviluppata una piattaforma di controllo e gestione di un robot umanoide che supporta la funzione del medico e del terapista, e permette di eseguire test di valutazione cognitiva e veicolare contenuti terapeutici direttamente attraverso il robot. Uno dei punti di forza è la capacità di immagazzinare, analizzare ed elaborare una quantità di dati non trattabile in modo manuale, e di fornire al medico supervisore un quadro di overview delle terapie per tutti i pazienti e dell’andamento delle loro patologie.

Dal punto di vista medico, si tratta di un nuovo approccio sia Diagnostico che Terapeutico che, sempre integrando e sottoponendo al giudizio dell'uomo i propri risultati, riesce a supportare attivamente il lavoro dei medici, sia di analisi sia di cura.

Dal punto di vista tecnologico, la piattaforma TRAIT realizzata è composta dai seguenti sottosistemi:

• un sistema "user friendly" di diagnosi e terapia basato su robot umanoidi e relativa piattaforma software
• un sistema di telecontrollo e telepresenza remota di robot umanoidi con funzioni di avatar del medico e del terapista
• un sistema di apprendimento basato su dati clinici storici
• un sistema per la gestione da parte dei medici supervisori in grado di fornire viste di insieme sui pazienti, sulle terapie somministrate e sugli andamenti delle patologie dei pazienti.

Attività progettuali e partenariato

Il progetto è stato articolato in diverse fasi di lavoro (WP) di cui due di carattere non tecnico, il WP1 dedicato alla governance di progetto ed il WP5 dedicato alle Strategie di Valorizzazione Economica e Diffusione dei risultati progettuali. Per ciò che riguarda gli aspetti tecnici invece, le attività sono state articolate nelle seguenti modalità: una fase di Individuazione scenari applicativi e analisi dei requisiti (WP2), una fase di Progettazione e realizzazione della piattaforma di progetto (WP3), e infine una fase in cui è stata effettuata la Validazione e Sperimentazione della piattaforma (WP4) presso una struttura ospedaliera.

Il partenariato è composto da: quattro PMI, di cui due operanti nel settore delle tecnologie ICT medico-sanitarie (Technoray e HTC), una nell'ambito TLC e sviluppo software (Globalcom) ed una startup attiva nel settore robotico (Behaviour Labs), e tre Enti di Ricerca, tra cui un Dipartimento universitario del settore ICT (DIEEI – Università di Catania), un Istituto di Ricovero e Cura a carattere scientifico (IRCCS Centro Neurolesi Bonino Pulejo), e un Centro di Ricerca per la diffusione della conoscenza (CERID).

Risultati

Il risultato principale ottenuto nel progetto TRAIT ha una doppia connotazione: tecnologica da un lato e medico-clinica dall’altro.

In termini tecnologici, il risultato principale si caratterizza per la realizzazione della piattaforma tecnologica TRAIT, unica nel suo genere, che integra: 1) un sistema robotico umanoide per coadiuvare il terapista nella somministrazione di test e terapie per pazienti con disturbi cognitivi 2) un sistema informatico che registra e mette a disposizione con una interfaccia web user-friendly tutti i dati delle terapie somministrate ai pazienti ed i loro progressi nel tempo e 3) un sistema di machine learning che partendo da tali dati consente di predire alcuni degli indicatori legati all’andamento delle patologie dei pazienti.

Per ciò che riguarda invece gli aspetti medico-clinici, il risultato principale riguarda l’implementazione di percorsi cognitivi tecnologicamente avanzati sia di valutazione che di riabilitazione nel processo integrato di continuità assistenziale del paziente con demenza e/ con gravi cerebrolesioni. Si tratta di un nuovo approccio sia Diagnostico che Terapeutico che, sempre integrando e sottoponendo al giudizio dell’uomo i propri risultati, riesca a supportare attivamente il lavoro dei medici, sia di analisi sia di cura.

La sperimentazione svolta su un insieme di pazienti utilizzando la piattaforma tecnologica TRAIT, in particolare il sistema robotico umanoide per il trattamento delle patologie di pazienti con deficit cognitivi, ha fornito la possibilità di registrare in maniera puntuale i risultati dei test somministrati ai pazienti e quelli delle terapie. I risultati della fase di sperimentazione, sebbene condotti in un limitato arco temporale, hanno mostrato risultati positivi.

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COW-TECH

Titolo: COW-TECH – P.O. FESR SICILIA 2014/2020 – Misura 1.1.5
Sostegno all'avanzamento tecnologico delle imprese attraverso il finanziamento di linee pilota e azioni di validazione precoce dei prodotti e di dimostrazione su larga scala. Progetto in raggruppamento di Imprese.
Progetto n. 086209090322
CUP: G69J18001020007
Tematico 1 – Ricerca, Sviluppo Tecnologico e Innovazione
Obiettivo specifico 1.1 - Incremento dell’attività di innovazione delle imprese
SERVIZIO 5 - Innovazione tecnologica e politiche per lo sviluppo economico

Descrizione

Obiettivi e Finalità (DIEEI): Il progetto CowTech mira a portare il paradigma IoT (Internet of Things) nelle aree rurali ad alta vocazione zootecnica, con particolare attenzione agli allevamenti di bovine da latte. L’obiettivo è di favorire lo sviluppo delle filiere agroalimentari siciliane del latte e dei prodotti caseari, migliorando la gestione e la produttività grazie a soluzioni tecnologiche avanzate in collaborazione con enti di ricerca.

Attività Progettuali (DIEEI): CowTech implementa tecniche di allevamento di precisione (Precision Livestock Farming - PLF), utilizzando metodi come Support Vector Machine, reti neurali e altre tecniche di machine learning per il monitoraggio e la gestione delle bovine. Il progetto integra stazioni meteorologiche per controllare il microclima delle stalle, sistemi robotizzati di mungitura e sensori wearable, come collari e pedometri, per monitorare l'attività e il comportamento degli animali. Inoltre, vengono utilizzate tecnologie di localizzazione come GPS, Bluetooth e UWB per tracciare la posizione delle bovine, oltre ad algoritmi di Computer Vision per l'analisi del loro stato di salute e delle posture.

Risultati Raggiunti (DIEEI): Il sistema ha ottenuto un’accuratezza dell’84% nella classificazione delle posizioni delle bovine (in piedi o sdraiate) e una precisione media dell’82,7% nella loro localizzazione nelle sub-zone della stalla. Questi risultati evidenziano l’efficacia del progetto CowTech nel migliorare la gestione e il benessere delle bovine da latte, con ricadute positive sulle filiere locali, contribuendo a una maggiore efficienza e sostenibilità degli allevamenti.

Description

Objectives and Purpose (DIEEI): The CowTech project aims to bring the IoT (Internet of Things) paradigm to rural areas with a strong focus on livestock farming, particularly dairy cow farms. The goal is to foster the development of Sicily’s dairy and cheese supply chains, enhancing management and productivity through advanced technological solutions developed in collaboration with research entities.

Project Activities (DIEEI): CowTech implements Precision Livestock Farming (PLF) techniques, utilizing methods such as Support Vector Machines, neural networks, and other machine learning techniques for the monitoring and management of dairy cows. The project integrates meteorological stations to control barn microclimate, robotic milking systems, and wearable sensors like collars and pedometers to monitor animal activity and behavior. Additionally, localization technologies such as GPS, Bluetooth, and UWB are employed to track the position of the cows, along with Computer Vision algorithms to analyze their health status and postures.

Results Achieved (DIEEI): The system achieved 84% accuracy in classifying cow postures (standing or lying) and an average precision of 82.7% in localizing cows within barn sub-zones. These results highlight the effectiveness of the CowTech project in improving the management and welfare of dairy cows, positively impacting local supply chains and contributing to greater efficiency and sustainability in livestock farming.