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Alzheimer e Parkinson, in Puglia uno studio sulla correlazione tra ambiente e malattie neurodegenerative

Sottoscritto l’accordo tra Regione Puglia e Gpi per il progetto Dream: intelligenza artificiale e dati ambientali per sviluppare modelli di diagnosi precoce

Pubblicato da: redazione | Mar, 4 Agosto 2026 - 14:29
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Studiare l’insorgenza e il decorso di malattie neurodegenerative, come Alzheimer e Parkinson, mettendole in relazione con le condizioni ambientali e climatiche del territorio. È l’obiettivo di Dream, il progetto di ricerca al centro dell’accordo sottoscritto tra Regione Puglia e Gpi, società italiana attiva nel settore della digital healthcare, con Advice Pharma come partner.

Il progetto punta a utilizzare l’intelligenza artificiale per creare modelli predittivi utili allo sviluppo di strumenti di diagnosi precoce. Alla base c’è l’approccio One Health, che considera salute umana, animale e ambientale come parti di un unico sistema interconnesso. Dream nasce quindi con l’obiettivo di valorizzare i dati come strumento di prevenzione e come risorsa condivisa tra pazienti, medici e professionisti sanitari.

La durata prevista è di 36 mesi. Il progetto comprende spese ammissibili di ricerca industriale e sviluppo sperimentale per circa 6,2 milioni di euro, di cui 3,5 milioni destinati a Gpi. Il finanziamento rientra nel regolamento della Regione Puglia per gli investimenti delle Grandi Imprese ed è cofinanziato dal Fondo europeo di sviluppo regionale e dal Ministero dello Sviluppo economico. La metodologia si basa su un percorso di ricerca già sperimentato da Gpi in un ambito affine. Il gruppo ha infatti sviluppato un sistema di analisi predittiva in grado di stimare il flusso degli accessi al pronto soccorso e dei ricoveri per patologie cardiovascolari e respiratorie, incrociando dati climatici e ambientali di una determinata area con i flussi storici forniti da un’importante azienda sanitaria italiana. Quell’esperienza ha mostrato come l’integrazione tra dati ambientali, competenze cliniche e intelligenza artificiale possa supportare una gestione più efficiente dei percorsi di cura. Ora lo stesso approccio viene applicato allo studio delle malattie neurodegenerative, con l’obiettivo di individuare correlazioni utili alla prevenzione e alla diagnosi anticipata.

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