Low back pain (LBP) is a prevalent global health concern, leading to substantial disability and socioeconomic burden. A significant proportion of LBP cases progress into chronic LBP (cLBP), posing challenges for healthcare systems. Existing literature highlights the substantial impact of LBP on global disability rates, work absenteeism, and healthcare costs. The prevalence of LBP has been estimated at 7.5% of the global population, affecting millions of individuals worldwide. The multifactorial etiology of LBP complicates clinical diagnosis and treatment. Chronic LBP, which affects 10%-15% of cases, significantly impairs patient functioning and further exacerbates healthcare costs. To address the complexity of cLBP, a multidimensional approach is necessary, considering physical, psychological, social, and occupational factors. Patient education and exercise therapy are key components of cLBP rehabilitation; however, the realization of effective precision spine care remains limited. Leveraging digital platforms, wearable sensors, and artificial intelligence presents an innovative solution to enable a tailored and integrated approach to cLBP diagnosis and rehabilitation. These technologies have the potential to revolutionize the delivery of care, providing personalized interventions and improving patient outcomes. Physical rehabilitation is a cornerstone in cLBP management, and the integration of digital health interventions offers promising opportunities for improved outcomes and personalized spine care. This research project aims to address the limitations of current approaches by developing and optimizing an eHealth system for evaluating and delivering rehabilitation exercises tailored to cLBP. Additionally, a quantitative assessment system based on wearable sensors and artificial intelligence will be developed and validated to assess lumbar kinematics and dynamics, enabling diagnosis, monitoring, and follow-up of cLBP. Furthermore, the project aims to evaluate the effectiveness of an eHealth-based rehabilitation protocol in a randomized clinical trial (RCT) involving cLBP patients. In conclusion, this research project aims to optimize an eHealth system, develop a quantitative assessment system using wearable sensors and artificial intelligence, and evaluate the effectiveness of an eHealth-based rehabilitation protocol for cLBP. The findings from this study have the potential to enhance rehabilitation outcomes, foster personalized spine care, and contribute to the advancement of precision medicine in the management of cLBP.
Il nostro laboratorio congiunto con Honda Research Institute Japan (HRI-JP) mira a sviluppare algoritmi avanzati di controllo, percezione e pianificazione per scenari di collaborazione uomo-robot.
Le parole chiave del laboratorio congiunto che caratterizzano la ricerca che sviluppiamo sono ergonomia, cobot e collaborazione umani-robot.
Oltre a iCub, gli algoritmi concepiti per la collaborazione uomo-robot saranno testati sui robot umanoidi ED-2R e Asimo.
Il laboratorio congiunto con Danieli Automation si concentra sullo sviluppo di sistemi robotici flessibili e soluzioni automatizzate nella lavorazione dell'acciaio.
Il nostro obiettivo è aumentare la sicurezza dei lavoratori in ambienti industriali pericolosi utilizzando algoritmi avanzati di controllo, percezione e pianificazione.
Il Gruppo Camozzi è leader di mercato nella produzione di componenti per l'automazione pneumatica con applicazioni nei settori life science, sanitario e tessile.
Come linea di ricerca, stiamo applicando la nostra esperienza nella modellazione, nel controllo e nella pianificazione di sistemi non lineari al campo della pneumatica.
Il progetto si propone di ideare future tecnologie indossabili e robot umanoidi per massimizzare l'ergonomia del lavoro e l'accettabilità tecnologica dei futuri ambienti industriali e sanitari.
L'Inail è l'Istituto nazionale per l'assicurazione contro gli infortuni sul lavoro, un ente pubblico che gestisce l'assicurazione obbligatoria contro gli infortuni sul lavoro e le malattie professionali.
La collaborazione mira ad adattare l'architettura Avatar del robot iCub per sviluppare un robot Avatar commerciale a ruote controllato dall'uomo in un ambiente di simulazione. Stabiliremo l'infrastruttura di simulazione Avatar per garantire il funzionamento continuo dei componenti. Il progetto integrerà interfacce avanzate di manipolazione, vocali e visive per una migliore interazione uomo-robot e implementerà un feedback tattile e controlli di locomozione per movimenti precisi e realistici.
RAICAM è un fornitore di soluzioni per materiali di attrito ad alta tecnologia, attuatori per freni, trasmissioni e applicazioni di raffreddamento per diversi mercati.
Questo progetto congiunto mira ad adattare le tecnologie e gli algoritmi sviluppati per i robot umanoidi ad altri campi, come la mobilità sostenibile.
L'idea dello spin-off di AMI mira a fornire una piattaforma integrata che consenta il monitoraggio della salute umana in tempo reale per quanto riguarda il tracciamento del movimento, il monitoraggio dello stress articolare e l'analisi della fatica. Sulla base della nostra ampia e approfondita analisi di ricerca, abbiamo sviluppato una tecnologia innovativa.
iFeel sarà il prossimo passo nel monitoraggio della salute umana in tempo reale per applicazioni industriali, riabilitative, sportive e di gioco.
Progetti Finanziati
Progetti Completati
Marie Sklodowska-Curie Innovative Training Networks under Grant Agreement No. 642667
Role: supervision of a PhD student funded by the project
Research and Innovation Programme under Grant Agreement No. 731540
Role: coordination - Francesco Nori - and PI - Daniele Pucci.
FP7