Il Data Learn Lab, laboratorio congiunto fra CNR-IFC e Fondazione Gabriele Monasterio ha presentato presso la sala Consiliare Comunale di piazza Paolini a Montignoso (MS) il sistema DRESS, Autovalutazione Del Rischio e Supporto Socio-Sanitario, progettato con l’obiettivo di monitorare in modo attivo il rischio individuale di contagio da SARS-Cov-2 e la potenziale evoluzione in malattia COVID-19.

DRESS è predisposto per consentire agli utenti di essere parte attiva dello studio, nell’idea di costruire una sanità CON il cittadino e non PER il cittadino, incentivando strategie di Medicina Partecipativa.

Il sistema DRESS, sviluppato sfruttando la tecnologia bot offerta dall‘applicazione di messaggistica Telegram e modelli di Intelligenza Artificiale, nasce prioritariamente come uno strumento di modellizzazione della complessità informativa e si colloca in modo trasversale nel processo di studio della dinamica di sviluppo della malattia Covid-19, dalla valutazione del rischio fino all’esito di malattia (outcome: dimissione ospedaliera, guarigione, reinfezione) prevedendo anche il monitoraggio dei soggetti non infetti.

La rilevazione del numero di casi positivi sintomatici o asintomatici, delle loro caratteristiche co-morbili e sociali viene effettuata con l’obiettivo di identificare per ogni utente DRESS il proprio profilo di rischio, in modo da incentivare, nei soggetti non contagiati che presentino le stesse caratteristiche dei casi, l’adozione di strategie protettive. Questo è il motivo per cui DRESS funziona anche in assenza di informazioni anagrafiche, poiché mira a stabilire un dialogo con i propri utenti, veicolato dalla trasmissione di informazioni cifrate (che non transitano in chiaro sulla rete) targettizzate sui vari profili di rischio e inviate attraverso la chat-bot stessa senza necessità di identificazione in chiaro del destinatario, individuato esclusivamente attraverso un codice numerico.

Per ogni utente, il percorso di acquisizione informativa sarà completo in circa un mese di rilevazione, attraverso la somministrazione di blocchi di 7 domande giornaliere. Durante questo periodo, oltre alla stima del proprio rischio individuale, il sistema fornirà agli utilizzatori feedback personalizzati sulla base delle risposte che forniranno e il collegamento con fonti informative aggiornate e affidabili circa l’emergenza in atto.

Per aderire al progetto scansiona i QR-CODE oppure segui le istruzioni su www.datalearnlab.it/dress

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Responsabile scientificoData Learn Lab Michela Franchini
Con Sabrina Molinaro, Stefania Pieroni e Daniele della Latta