Aneurismi, monitoraggio post-operatorio e analisi predittiva del flusso sanguigno. Le patologie vascolari rappresentano una sfida per la qualità della vita e richiedono risposte sempre più tecnologiche e tempestive. Su questo fronte si focalizza la MediTech Challenge 2026, dedicata a intelligenza artificiale e chirurgia vascolare, promossa dal Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione dell’Università di Trento in collaborazione con la Fondazione HIT - Hub Innovazione Trentino, e dall’Azienda sanitaria universitaria integrata del Trentino e con il patrocinio della Società italiana di Chirurgia vascolare ed endovascolare. La novità della sfida universitaria, - l’unica di questo tipo in Italia – è proprio il tema: la chirurgia vascolare, quel ramo della chirurgia che utilizza procedure mininvasive per trattare problemi legati alle arterie e che rappresentano una delle principali cause di morte nel mondo occidentale.
L’evento finale della Meditech Challenge, il 12 maggio al Museo delle Scienze di Trento, ha concluso un percorso di innovazione durato tre mesi, con specializzande e specializzandi, dottorande e dottorandi, studentesse e studenti universitari che hanno lavorato fianco a fianco per superare le frontiere tecnologiche della chirurgia vascolare. Cuore della seconda edizione è stato lo sviluppo di prototipi basati sull'intelligenza artificiale per affrontare problematiche vascolari critiche. Sono state 69 le candidature arrivate alla call lanciata a ottobre 2025 dal Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione UniTrento per partecipare alla sfida. Da queste, sono stati selezionati in 40 (“solver”). Tra loro 15 specializzande e specializzandi in chirurgia vascolare provenienti da tutta Italia; 25 studenti e studentesse e una dottoranda. Particolarità della sfida è la multidisciplinarietà di chi vi partecipa, un aspetto che consente di affrontare i problemi di innovazione da punti di vista nuovi e diversi.
Il lavoro dei vari gruppi è stato valutato sulla base di quattro criteri: solidità metodologica e scientifica dei risultati; completezza e utilizzabilità dei risultati; potenziale impatto di business dei risultati; efficacia della presentazione dei risultati. A decretare il team vincitore è stata la giuria, composta da quattro chirurghi vascolari (da Asuit, Hospital des Antibes e Azienda Ospedale - Università di Padova), due fisici sanitari (Asuit), quattro professori UniTrento e tre esperti di innovazione tecnologica della Fondazione HIT. Le cinque squadre hanno lavorato per quindici settimane per trovare soluzioni creative e concrete a problemi tecnici nel campo della chirurgia dei vasi sanguigni. A seguirle, sia per l’aspetto della ricerca, sia per quello della clinica, è stato un gruppo di mentor, composto da quattro chirurghi vascolari (di Asuit, Hospital Antibes e dell’Azienda ospedale Università di Padova), due rappresentanti di Unità operativa di Fisica sanitaria dell’Asuit, quattro docenti dell’Università di Trento e tre esperti di innovazione della Fondazione HIT.
Ad aggiudicarsi il premio (500 euro netti per ciascun componente, erogato dalla Fondazione HIT) è stato il team del progetto Pinnacle-EVAR (Physics informed Neural Network for Aneurysm Complication Evaluatio), che ha presentato la soluzione più convincente, valutata per solidità scientifica, utilizzabilità e potenziale di business. Il team è composto dagli studenti del Disi Anna Ferrari, Matteo Gottardelli, Norbert Varga e Dimitri Vinci e dai medici specializzandi Silvia Morreale, Paola Meroni e Marco Mattiacci. Il team ha lavorato sulla previsione di complicanze post-EVAR attraverso simulazioni emodinamiche del flusso sanguigno. Tradizionalmente, queste simulazioni CFD richiedono molte ore di calcolo per singolo paziente, limitandone l’utilizzo clinico. Il progetto propone invece una soluzione basata su Physics-Informed Neural Networks (PINN), capace di riprodurre le simulazioni in pochi millisecondi mantenendo informazioni clinicamente rilevanti. Il sistema integra dati anatomici e parametri emodinamici per stimare il rischio di complicanze come endoleak e trombosi.
La Meditech Challenge è nata da un’idea di Stefano Bonvini, direttore dell’unità operativa di chirurgia vascolare-multizonale dell’Azienda sanitaria universitaria integrata del Trentino, e di Paolo Giorgini, professore del Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’informazione dell’Università di Trento. La sfida aveva l’obiettivo di identificare nuovi concept e prototipi. Le attività hanno riguardato l’acquisizione e l’analisi di dati, la modellazione di fenomeni e processi, l’accesso ai laboratori dell’Università per effettuare test sperimentali, l’osservazione sul campo, la progettazione e ingegnerizzazione di prototipi, il reporting e la presentazione di fronte a giurie formate da esperti ed esperte.
Gli altri progetti partecipanti
Progetto SAFE (Stent Apposition and Fitting Evaluator) – Il team ha sviluppato SAFE (Stent Apposition and Fitting Evaluator), una piattaforma che aiuta i chirurghi vascolari a valutare in modo più oggettivo il posizionamento delle protesi Evar dopo l’intervento.
Progetto Post- EVAR endoleak detection and segmentation – Si è lavorato sul problema del rilevamento degli endoleak, ovvero perdite di sangue che possono comparire dopo l’impianto dello stent.
Progetto LLM-based summarization of Post-Evar clinical reports – Si è sviluppato uno strumento AI pensato per semplificare la consultazione dei referti clinici post-Evar, spesso frammentati in documenti diversi e difficili da sintetizzare rapidamente, riducendo così il carico amministrativo dei medici.
Progetto AURA – Aortic aneUrysm geneRation frAmework – Si è realizzata AURA, una piattaforma generativa per creare immagini tac sintetiche di aneurismi aortici. Il progetto simula diverse morfologie aneurismatiche.