INSIDE-HEART - multI-discipliNary, multi-Sectoral and multi-national trainIng network on Digital biomarkErs for supraventricular arrHythmia charactErizAtion and Risk assessment riunisce università, aziende e ospedali di Italia, Finlandia, Francia, Israele, Paesi Bassi, Spagna e Svezia allo scopo di creare una rete multidisciplinare che si occupi di progettare e validare in via preliminare dei biomarcatori digitali per la diagnosi delle aritmie sopraventricolari (SVA) e del potenziale associato per la valutazione del rischio avverso, attraverso la combinazione di tecniche di elaborazione dei segnali, intelligenza artificiale e dispositivi non clinici. Questo obiettivo sarà raggiunto svolgendo un’attività di ricerca che prevede una formazione dottorale unica nel suo genere, senza “compartimenti stagni” tra soggetti accademici, industriali e clinici.
La natura multidisciplinare del consorzio INSIDE-HEART garantisce un’infrastruttura di formazione e ricerca altamente qualificata per l’obiettivo specifico, che mira a creare un nuovo profilo di ricercatore con competenze multisettoriali in grado di colmare la lacuna esistente, ossia l’assenza di biomarcatori digitali per le SVA stimabili in modo affidabile attraverso dispositivi non clinici, tenendo conto della ricerca di base, delle esigenze cliniche e degli interessi commerciali. La ricerca e la formazione sono concepite in modo da considerare aspetti rilevanti relativi alle SVA, come l’interesse pubblico nella gestione dei dati privati, il genere e le questioni etiche, il tutto secondo i principi della ricerca e dell’innovazione responsabili e le pratiche della scienza aperta.
Tutte le attività di INSIDE-HEART sono concepite per perseguire l’innovazione in tre ambiti: 1) ambito educativo – implementando un nuovo paradigma di dottorato multisettoriale per formare ricercatori moderni con competenze trasversali in grado di accelerare la “traduzione” dalla ricerca di base al mercato e alla clinica; 2) ambito della ricerca di base – producendo nuove conoscenze sui biomarcatori digitali attraverso un approccio multisettoriale per esplorare gli aspetti più complessi legati alle SVA; 3) ambito tecnologico – sviluppando nuove metodologie basate su dati e modelli per calcolare i biomarcatori digitali e supportare le decisioni cliniche.
