Proiectul PULSE (Participatory Urban Living for Sustainable Environments) reprezintă un pionierat în dezvoltarea și testarea evaluărilor dinamice spațiale și temporale privind impactul asupra sănătății, utilizându-se baze de date privind populația geo-localizată.  Modelele predictibile dezvoltate de proiectul PULSE, finanțat de UE, vor decide care variabile ar trebui să fie considerate factori de risc pentru declanșarea diabetului de tip 2 sau astmului și vor oferi un instrument pentru a clasifica subiecții pe baza riscului de a dezvolta aceste boli. PULSE poate fi văzut astfel ca un senzor care colectează o multitudine de date eterogene: poluarea aerului, traficul, orele de activitate fizică, obiceiurile de fumat, greutatea și înălțimea, etc.
Echipa de cercetători de la Universitatea din Padova, parteneri în cadrul proiectului, a aplicat o tehnică cunoscută sub numele de "Rețea Bayesiană" (RB) pentru a identifica modul în care aceste variabile se influențează reciproc și cum ar putea declanșa o boală (de exemplu, arătând cum un obicei sau o anumită alegere a stilului de viață afectează probabilitatea dezvoltării diabetului de tip 2 sau a astmului).
Combinația dintre modelele predictibile și RB din cadrul sistemelor PULSE va oferi specialiștilor din cadrul organismelor și agențiilor de sănătate publică posibilitatea de a prezenta cetățenilor sugestii specifice privind modul de viață și de a organiza intervenții bazate pe date privind sănătatea publică.
Modelele de bunăstare vor fi, de asemenea, furnizate pentru a gestiona mai bine problemele de sănătate publică și pentru a promova sănătatea comunității în orașe.

Bogdan Guță

Sursa: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/pulse-using-artificial-intelligence-and-big-data-predict-onset-diabetes-and-asthma