Un’analisi dei megadati basata sull’intelligenza artificiale per la medicina di precisione
In ambito sanitario, l’analisi dei megadati, tra cui le informazioni relative al paziente, i dati omici e le immagini, rappresenta una grande sfida. Sebbene la tecnologia per ottenere i megadati abbia compiuto progressi, l’infrastruttura per integrarli ed estrarli non rimane al passo. Per migliorare le decisioni in ambito sanitario e la formulazione delle politiche, è necessario trasformare i megadati in informazioni utilizzabili.
Una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati
L’iniziativa iASiS, finanziata dall’UE, ha riunito esperti da cinque paesi che operano nel campo della medicina, della genomica, delle neuroscienze e dell’IA per creare una piattaforma di analisi dei dati. «Prima e parallelamente al progetto iASiS sono state sviluppate varie tecnologie basate soprattutto su dati genetici destinate alla medicina personalizzata. iASiS va oltre lo stato dell’arte per fornire un quadro generico che integri molti tipi diversi di dati», spiega George Paliouras, coordinatore di iASiS e direttore di ricerca presso il Centro nazionale di ricerca scientifica «Demokritos», in Grecia. I ricercatori di iASiS hanno progettato una piattaforma intuitiva che integra dati da fonti diverse, quali le cartelle cliniche di pazienti ospedalieri, database genetici e letteratura, con l’obiettivo di produrre il grafico di conoscenza di iASiS. Il grafico collega diverse informazioni in un’ampia struttura di rete, che consente la scoperta di schemi interessanti e informazioni utilizzabili. Attraverso il grafico di conoscenza i ricercatori in ambito medico e i responsabili delle politiche possono valutare un’ipotesi interessante o svelare associazioni completamente nuove. Ad esempio, la somministrazione combinata di farmaci per i pazienti affetti da cancro con una specifica mutazione può essere associata alla prognosi della malattia, suggerendo la personalizzazione del trattamento.
Testare la piattaforma di iASiS
Il quadro di iASiS è stato testato e ottimizzato per soddisfare le esigenze dei suoi utenti. La progettazione si concentra sull’aiutare i professionisti in ambito medico ad adottare decisioni personalizzate su diagnosi, prognosi e trattamento dei pazienti, e fornisce inoltre raccomandazioni sulla base dell’analisi e dell’integrazione di diversi tipi di dati. Nel corso del progetto la tecnologia di iASiS è stata applicata e testata per due malattie di primaria importanza, il cancro ai polmoni e la demenza, in cui è essenziale una terapia personalizzata. La diagnosi precoce del morbo di Alzheimer rappresenta una sfida medica significativa. «Combinando i dati dell’anamnesi del paziente (ad esempio età, sesso, fumo, consumo di alcool) con qualsiasi risultato dei test di memoria a disposizione, la piattaforma di iASiS può assistere i medici nella scelta della prognosi più probabile di un particolare paziente», sottolinea Paliouras. Di conseguenza, il supporto e il follow-up tempestivi dei pazienti procedono in base a necessità, migliorando la qualità complessiva della loro vita.
L’impatto traslazionale di iASiS
Molte idee di ricerca interessanti del progetto iASiS sono maturate e hanno condotto alla realizzazione di prototipi, per cui sono stati depositati due brevetti. La nuova impresa start-up LangAware sta sviluppando una tecnologia che utilizza la lingua parlata per fornire un’indicazione precoce del morbo di Alzheimer. I ricercatori hanno identificato potenziali indicatori di previsione per il morbo di Alzheimer, l’efficacia del trattamento e i biomarcatori di tossicità per il cancro ai polmoni. È stata inoltre avviata la nuova piattaforma traslazionale di P4-LUCAT per assistere gli oncologi nella ricerca del migliore trattamento per i pazienti affetti da cancro ai polmoni. La piattaforma sarà attivata presso l’Ospedale Puerta de Hierro Majadahonda, in Spagna. «Complessivamente, iASiS ha dimostrato come l’IA possa sfruttare i megadati a sostegno delle decisioni mediche per singoli pazienti», conclude Paliouras. Il ricercatore prevede che, sul lungo termine, la piattaforma estenda la propria portata ad altre malattie, un processo già avviato per la Covid.
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