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4MOVE srl
HOLTER MOTORIO METABOLICO
HYGEIA
Il gruppo di lavoro
Prof. B. Innocenti
Prof. M. Cannataro Dott. R. Cannataro
Ing. S. Ninci
RC; Ingegnere Chimico,
Tecnologo Alimentare,
Nutrizionista; consulente
FPI e FIKBMS; CSO
Spinoff Galascreen, Vita
vegan excellence,
Blowcarb; direttore corso
di alta formazione
"Nutrizione ed
Integrazione nello Sport"
(Ediermes), codirettore
Master "Sport Analytics"
(Università della Calabria)
Professore Ordinario di
Ingegneria Informatica e
responsabile del Centro di
Ricerca Data Analytics
dell'Università "Magna
Graecia" di Catanzaro.
Esperto di bioinformatica,
informatica medica, data
mining e calcolo parallelo
ed è autore di 4 libri e
oltre 300 articoli
scientifici.
Professore di Biomeccanica
presso l'École
polytechnique de Bruxelles,
ULB, Professore ospite
presso KU Leuven e
Politecnico di Milano.
Esperto di biomeccanica,
autore di oltre 100 articoli
su riviste internazionali, 10
capitoli di libri e oltre 300
contributi a conferenze
internazionali. Insignito del
"Marc Coventry Award" e
del "Richard S. Laskin
Award".
Ingegnere meccanico,
master in ingeneria
clinica, CEO 4MOVE srl,
sviluppatore modello
M&Tsystem per
interpetazione dati
holter motorio
metabolico
Sviluppo di un device di indagine dei parametri di qualità della vita con modello di
rilevamento «holter» dunque in free living con finestre temporali che rappresentino il reale
vissuto dell’utente (da 3 a 7 giorni).
Il sistema consente, in maniera completamente non-invasiva, di misurare e valutare
parametri funzionali significativi che permettono uno screening dei fattori prodromici alla
patologia (i.e. qualità del sonno, quantità e qualità dell’attività motoria, consumo
energetico).
Le dimensioni ridotte del device (50x50x20mm) rispondono a degli standard di
confort, non invasività ed «user friendly» che lo rendono applicabile con facilità a soggetti
di qualsiasi età per periodi anche piuttosto lunghi.
Il sistema risponde alla necessità di un prodotto che produca dati con precisione ed
affidabilità clinica e sia certificato CE medicale in classe I garantendo all’operatore
un’aderenza nell’analisi della grandezza misurata che gli attuali device biomedicali in
commercio non possono promettere.
Grandezze misurate: temperatura cutanea, temperatura a 1 cm dalla pelle, risposta
galvanica della cute, accelerazioni triassiali
Grandezze stimate: consumo di ossigeno, consumo energetico, TAF, LAF, IAF, durata del
sonno, fasi del sonno, tipologia del movimento, quantità e qualità del movimento
Descrizione
Obiettivi e destinatari del lavoro
Obiettivo:
proporre uno strumento di indagine dello stile di vita clinicamente accurato e preciso
da poter risultare efficace in ambito sanitario per la prevenzione e la riabilitazione.
In tale settore, infatti, si denota un vuoto di mercato in cui collocano solo prodotti ad
uso non professionale e non certificati CE medicale o prodotti con grande accuratezza
nell’analisi di un singolo dato (gold standard) ma con difficoltà di applicazione in free living,
complessità di utilizzo e costo molto elevato.
E’ indiscutibile che lo stile di vita risulti il fattore primario di predisposizione a una
vastissima gamma di patologie oltre all’ostacolo (o l’aiuto) più importante in ambito di
recupero post operatorio ed è dunque necessario un sistema di controllo per la «misura»
della qualità dello stile di vita e l’applicazione di procedure di correzione e monitoring.
Destinatari:
tutti gli operatori coinvolti nella riabilitazione cardiologica e respiratoria, unità
specializzate in disfunzioni metaboliche e centri per l’obesità, terapia per malati di diabete,
supporto per medici che operano nell’ambito dei disturbi del comportamento alimentare,
supporto alla preparazione pre-operatoria per creare KPI di controllo su obiettivi di
dimagrimento e attività motoria, medicina del lavoro e della prevenzione, medicina dello
sport, lavoro in ambito di nutrizione e dietologia.
Risultati
Test di accuratezza del modello
Regression learner
R² = 0.94
Machine Learning
Validation results
Prof. Bernardo Innocenti Ph.D.
bernardo.Innocenti@ulb.be
Professore di biomeccanica
Politecnico di Bruxelles

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HOLTER MOTORIO HYGEIA

  • 1. 4MOVE srl HOLTER MOTORIO METABOLICO HYGEIA
  • 2. Il gruppo di lavoro Prof. B. Innocenti Prof. M. Cannataro Dott. R. Cannataro Ing. S. Ninci RC; Ingegnere Chimico, Tecnologo Alimentare, Nutrizionista; consulente FPI e FIKBMS; CSO Spinoff Galascreen, Vita vegan excellence, Blowcarb; direttore corso di alta formazione "Nutrizione ed Integrazione nello Sport" (Ediermes), codirettore Master "Sport Analytics" (Università della Calabria) Professore Ordinario di Ingegneria Informatica e responsabile del Centro di Ricerca Data Analytics dell'Università "Magna Graecia" di Catanzaro. Esperto di bioinformatica, informatica medica, data mining e calcolo parallelo ed è autore di 4 libri e oltre 300 articoli scientifici. Professore di Biomeccanica presso l'École polytechnique de Bruxelles, ULB, Professore ospite presso KU Leuven e Politecnico di Milano. Esperto di biomeccanica, autore di oltre 100 articoli su riviste internazionali, 10 capitoli di libri e oltre 300 contributi a conferenze internazionali. Insignito del "Marc Coventry Award" e del "Richard S. Laskin Award". Ingegnere meccanico, master in ingeneria clinica, CEO 4MOVE srl, sviluppatore modello M&Tsystem per interpetazione dati holter motorio metabolico
  • 3. Sviluppo di un device di indagine dei parametri di qualità della vita con modello di rilevamento «holter» dunque in free living con finestre temporali che rappresentino il reale vissuto dell’utente (da 3 a 7 giorni). Il sistema consente, in maniera completamente non-invasiva, di misurare e valutare parametri funzionali significativi che permettono uno screening dei fattori prodromici alla patologia (i.e. qualità del sonno, quantità e qualità dell’attività motoria, consumo energetico). Le dimensioni ridotte del device (50x50x20mm) rispondono a degli standard di confort, non invasività ed «user friendly» che lo rendono applicabile con facilità a soggetti di qualsiasi età per periodi anche piuttosto lunghi. Il sistema risponde alla necessità di un prodotto che produca dati con precisione ed affidabilità clinica e sia certificato CE medicale in classe I garantendo all’operatore un’aderenza nell’analisi della grandezza misurata che gli attuali device biomedicali in commercio non possono promettere. Grandezze misurate: temperatura cutanea, temperatura a 1 cm dalla pelle, risposta galvanica della cute, accelerazioni triassiali Grandezze stimate: consumo di ossigeno, consumo energetico, TAF, LAF, IAF, durata del sonno, fasi del sonno, tipologia del movimento, quantità e qualità del movimento Descrizione
  • 4. Obiettivi e destinatari del lavoro Obiettivo: proporre uno strumento di indagine dello stile di vita clinicamente accurato e preciso da poter risultare efficace in ambito sanitario per la prevenzione e la riabilitazione. In tale settore, infatti, si denota un vuoto di mercato in cui collocano solo prodotti ad uso non professionale e non certificati CE medicale o prodotti con grande accuratezza nell’analisi di un singolo dato (gold standard) ma con difficoltà di applicazione in free living, complessità di utilizzo e costo molto elevato. E’ indiscutibile che lo stile di vita risulti il fattore primario di predisposizione a una vastissima gamma di patologie oltre all’ostacolo (o l’aiuto) più importante in ambito di recupero post operatorio ed è dunque necessario un sistema di controllo per la «misura» della qualità dello stile di vita e l’applicazione di procedure di correzione e monitoring. Destinatari: tutti gli operatori coinvolti nella riabilitazione cardiologica e respiratoria, unità specializzate in disfunzioni metaboliche e centri per l’obesità, terapia per malati di diabete, supporto per medici che operano nell’ambito dei disturbi del comportamento alimentare, supporto alla preparazione pre-operatoria per creare KPI di controllo su obiettivi di dimagrimento e attività motoria, medicina del lavoro e della prevenzione, medicina dello sport, lavoro in ambito di nutrizione e dietologia.
  • 5. Risultati Test di accuratezza del modello Regression learner R² = 0.94 Machine Learning Validation results
  • 6. Prof. Bernardo Innocenti Ph.D. bernardo.Innocenti@ulb.be Professore di biomeccanica Politecnico di Bruxelles