Progetto realizzato con il sostegno di:
Progetto SAFER
Sviluppo di Algoritmi, dispositivi elettronici, firmware, valvola, per l'Ottimizzazione del Consumo della Batteria nei Dispositivi Elettromedicali interconnessi per la Somministrazione di Farmaci per Vie Aeree
Il Partenariato
Il progetto SAFER si fonda su un partenariato altamente qualificato e complementare, capace di integrare competenze industriali, elettroniche, digitali e di ricerca applicata.
Capofila dell’iniziativa è Cavagna Group, realtà internazionale fondata nel 1949 e cresciuta mantenendo una forte identità familiare e produttiva, oggi presente con i propri prodotti in oltre 165 Paesi. Punto di riferimento nel trattamento, nella distribuzione, nel controllo e nella misurazione dei gas, Cavagna Group mette a disposizione del progetto una consolidata esperienza nella progettazione di valvole, regolatori, sistemi di misura e dispositivi integrati per i settori energia, medicale e gas rinnovabili. La sua forte spinta verso l’innovazione tecnologica, la digitalizzazione e l’adozione di soluzioni IoT rappresenta un elemento strategico per guidare lo sviluppo di sistemi intelligenti, sicuri e sostenibili.
Accanto a Cavagna opera Computec srl, azienda italiana fondata nel 1992 e specializzata nella progettazione e produzione di schede elettroniche e dispositivi per diversi comparti industriali. Grazie a oltre trent’anni di esperienza, a una solida capacità produttiva e a continui investimenti in ricerca, sviluppo e tecnologie avanzate, Computec contribuisce al progetto con competenze determinanti nello sviluppo hardware, nell’elettronica e nell’industrializzazione di soluzioni affidabili e ad alte prestazioni.
Il partenariato si arricchisce inoltre della presenza di TapMyLife srl, impresa innovativa attiva nel campo della localizzazione indoor, della gestione dei flussi e della sicurezza in ambienti complessi, con una particolare specializzazione nel settore sanitario. L’azienda sviluppa soluzioni basate su tecnologie Bluetooth Low Energy (BLE) e sistemi RTLS per il tracciamento di dispositivi, pazienti e risorse, con applicazioni già adottate in numerose strutture ospedaliere e sanitarie. Il suo contributo risulta particolarmente rilevante per gli aspetti di monitoraggio, tracciabilità e gestione intelligente dei dispositivi interconnessi.
A completare il raggruppamento è l’Università degli Studi di Brescia, attraverso il Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Industriale (DIMI), centro di eccellenza nella ricerca e nel trasferimento tecnologico nei campi dell’automazione, dell’Industria 4.0, dell’efficienza energetica, dei materiali avanzati e dell’integrazione tra meccanica e tecnologie dell’informazione. Grazie a una forte connessione con il tessuto industriale e a una consolidata esperienza in progetti multidisciplinari, il dipartimento apporta al progetto un contributo scientifico e metodologico essenziale.
L’unione di queste diverse specializzazioni consente di affrontare in modo integrato le sfide tecnologiche del progetto, mettendo a sistema capacità di ricerca applicata, sviluppo industriale e trasferimento tecnologico, grazie ad una filiera di competenze completa e sinergica.
Il Progetto
L'innovazione nel campo dei dispositivi medici portatili rappresenta oggi un elemento cruciale per il miglioramento della gestione e somministrazione di farmaci, con un impatto diretto sulla qualità della vita dei pazienti, sull'efficacia delle cure e sull’efficienza del processo.
Il Progetto SAFER si concentra sullo sviluppo di algoritmi avanzati per ottimizzare il consumo energetico nei dispositivi elettromedicali utilizzati nella somministrazione di farmaci per vie aeree. Tali dispositivi, impiegati soprattutto in contesti di terapia domiciliare e assistenza continuativa, devono essere in grado di funzionare in modo affidabile e duraturo, potendo garantire il proprio funzionamento anche senza connessione diretta a una fonte di alimentazione elettrica. Ciò rende indispensabile un’attenta ottimizzazione del consumo della batteria, una delle risorse più critiche per il funzionamento costante e prolungato del dispositivo.
Il progetto mira a creare un sistema avanzato in grado di monitorare e analizzare i dati relativi al consumo della bombola e all’autonomia del dispositivo elettromedicale, integrando tecnologie di sensori e di intelligenza artificiale per il monitoraggio e l’ottimizzazione energetica.
L’elemento chiave dell’innovazione consiste nell’introduzione della digitalizzazione delle valvole le quali diverrebbero in grado di raccogliere dati in tempo reale sulle condizioni di utilizzo e trasmettere queste informazioni a un sistema di elaborazione remoto. Questo consentirebbe di ottenere una visione dettagliata dell’autonomia residua della bombola, basata su parametri di consumo che possono variare a seconda delle condizioni cliniche del paziente e delle modalità di utilizzo del dispositivo.
La presenza di una rete di sensori integrati consente di monitorare diversi aspetti operativi, dal consumo energetico della batteria alle condizioni ambientali, come temperatura e umidità, che possono influire sulla funzionalità dei dispositivi e sulla qualità del farmaco erogato. Il progetto si propone di sfruttare i dati raccolti dai sensori per migliorare la gestione della catena di fornitura e la logistica dei farmaci.
L’integrazione di un sistema di localizzazione GPS o simili consente di monitorare in tempo reale la posizione dei dispositivi, facilitando il tracciamento delle scorte e l’ottimizzazione dei processi di rifornimento.
Grazie ad un sistema di analisi predittiva dei dati sarà possibile ottimizzare il processo di consegna e di sostituzione delle bombole, riducendo i costi di gestione, evitando situazioni di carenza e minimizzando la necessità di stoccaggi ridondanti. La possibilità di monitorare lo stato e la scadenza dei farmaci contenuti nei dispositivi permette inoltre di rispettare gli standard di sicurezza e di evitare sprechi, con un impatto positivo sull’ambiente e sui costi operativi.
Ulteriore obiettivo riguarda la miniaturizzazione dei dispositivi portatili. Questi non possono essere alimentati tramite connessione alla rete elettrica e devono quindi poter funzionare per periodi prolungati con batterie di dimensioni ridotte, prevedendo una riprogettazione sia hw che sw. Grazie all’impiego di ambienti di simulazione avanzati nei quali verranno testate diverse configurazioni dei sensori e strategie di ottimizzazione, sarà possibile identificare le soluzioni più efficienti, riducendo i tempi di sviluppo e di test. Nella fase di sperimentazione, reti neurali e algoritmi di machine learning saranno impiegati per analizzare i dati raccolti dai dispositivi e individuare modelli di consumo energetico e di utilizzo delle bombole, permettendo una gestione intelligente del dispositivo che si adatta alle esigenze specifiche di ogni paziente.