I pazienti affetti da patologie autoimmuni o infiammatorie come l’artrite reumatoide, la broncopneumopatia cronica ostruttiva, l’asma bronchiale, la psoriasi, le malattie infiammatorie croniche intestinali sono molto spesso colpiti da due o più patologie croniche contemporaneamente, e rappresentano una sfida nell’ambito dell’assistenza sanitaria. Una ricerca di Humanitas sta cercando di studiare un approccio innovativo efficace utilizzando l’Intelligenza Artificiale in stretta collaborazione con l’AI Center di Humanitas nell’analisi retrospettiva dei dati di 60.000 pazienti. 

Ce la racconta la dott.ssa Francesca Puggioni, Caposezione Responsabile Clinico Organizzativo dell’Immuno Center di Humanitas.

Di che cosa si occupa la vostra ricerca?

Grazie alla collaborazione con i data scientist e gli specialisti dell’AI Center di Humanitas, utilizziamo l’Intelligenza Artificiale per elaborare migliaia di dati provenienti dalla documentazione clinica dei nostri pazienti affetti da malattie infiammatorie e autoimmuni,  solitamente colpiti da più patologie contemporaneamente, per individuare elementi comuni che ci permettano principalmente di migliorare le cure, e in generale la loro qualità di vita.

In pratica con i dati raccolti durante gli esami, attraverso i nuovi strumenti come l’AI, cerchiamo di evidenziare marcatori clinici per capire quali pazienti con comorbilità potrebbero beneficiare o meno dei nuovi trattamenti immunologici, in particolare i nuovi trattamenti biologici: questo ci aiuta a guidare le scelte terapeutiche e la gestione in toto del paziente.

 

Quali dati sono sottoposti all’analisi dell’AI?

Tutto ciò che è compreso nel testo dei referti medici dall’anamnesi alle conclusioni passando per gli esami effettuati, con particolare attenzione anche a quei dati che ci permettono di capire lo stile di vita e la qualità di vita dei nostri pazienti 

 

L’Intelligenza Artificiale come aiuta i ricercatori e quindi i pazienti?

In tanti modi. Le faccio l’esempio: chi ha l’asma può soffrire  anche di poliposi nasale e dermatite atopica. Questi pazienti venivano visitati dal singolo specialista e curati per il singolo organo.

La ricerca nel tempo ci ha aiutato a capire che il problema non era dei singoli organi ma globale, un disfunzionamento del sistema immunitario legato a una determinata linea linfocitaria che poteva estrinsecarsi poi a livello di polmoni, o naso o pelle, ma il problema era a monte. Quindi abbiamo cambiato l’approccio alla ricerca della diagnosi e della cura: andiamo a diagnosticare e curare la malattia partendo da quella parte di sistema immunitario che con la sua attivazione causa i sintomi  

 

Questo è un approccio molto evoluto, un cambiamento importante.

Sì, ed è lo scopo dell’Immuno Center di Humanitas, dove lavorano più specialisti in team multidisciplinare insieme per curare il paziente in modo efficace, coordinato, semplificando molto la vita e il percorso diagnostico terapeutico di queste persone. 

La ricerca clinica mondiale ha portato a sviluppare farmaci che agiscono a monte sul sistema immunitario con i quali riusciamo persino a trattare diverse malattie con un unico farmaco.

 

Studiare la maggior quantità possibile di dati e migliorare la prognosi di malattie complesse come queste è fondamentale quindi.

Per questo abbiamo bisogno di fondi per finanziare il lavoro con l’Intelligenza Artificiale.

Vogliamo elaborare i dati di migliaia e migliaia di pazienti che afferiscono a tutte le unità operative dell’Immuno Center. Era impossibile farlo con i consueti metodi statistici: invece, sviluppando algoritmi con l’Intelligenza Artificiale, possiamo arrivare a risultati molto velocemente, che poi velocemente passano alla pratica clinica. Usiamo i risultati ottenuti ad esempio per strutturare il percorso del paziente dentro l’ospedale per migliorare la qualità di vita dei nostri pazienti e semplificare i processi di diagnosi e cura. Se capiamo, ad esempio,  che una percentuale di pazienti ha bisogno dell’allergologo e del reumatologo nello stesso ambulatorio, l’Immuno Center si muoverà per creare un ambulatorio dove siano presenti entrambi gli specialisti.

Questa è una grandissima agevolazione per il paziente.

Sì, perché ha a disposizione più specialisti immediatamente. Sempre attraverso l’analisi dei dati con l’AI, e quindi in team con medici e data scientist, sappiamo quali elementi studiare, come prepararci e come formare i giovani medici.

Mi sembra di capire che si tratti di un filone di ricerca continuativo, perché i computer continuano a introdurre dati e ad andare avanti.

Sì, è filone che non dovrebbe smettere mai. Quello che facciamo noi ricercatori è partire da una domanda da porre al database. I data scientist traducono questa domanda in un algoritmo di ricerca. In pratica insegniamo all’Intelligenza Artificiale a riconoscere le malattie, a riconoscere la parola “asma” scritta nel referto, a capire diversi dati. Ad esempio, se scrivo “sibili respiratori ” nel referto, l’IA mi indirizzerà verso l’asma, perché nell’esame obiettivo polmonare “sibilo” è correlato con “asma”. La macchina ci aiuta anche a correggere possibili errori di diagnosi. 

Ogni volta che facciamo una domanda, l’Intelligenza Artificiale non dà solo una risposta, trova risultati inattesi, perché mette insieme dati statistici significativi che, a volte, confermano i dati della letteratura, e quindi confermano conoscenze già acquisite, dicendoci che l’algoritmo che abbiamo costruito è corretto e riproducibile, standardizzabile. A volte ci suggeriscono altro, trovando associazioni a cui non avevamo assolutamente pensato.

Da qui nasce l’esigenza di incontrarci spesso nel team di lavoro perché, a ogni nuova scoperta, bisogna prendere nuove decisioni, e concentrarci sulle priorità dei nostri pazienti.

Il processo statistico, e quindi le risposte ottenute e la loro “gestione pratica” nel trattare i pazienti, mi sembra molto innovativo.

Prima lavoravo con uno statistico, chiedevo una risposta a una domanda e questa mio era fornita, senza altre associazioni di idee, altri suggerimenti. 

Anche la capacità di analisi dei dati era limitata: non si potevano analizzare migliaia e migliaia di dati perché richiedeva un impiego di risorse e di tempo impensabile per la ricerca clinica e il Sistema sanitario.

Avere a disposizione un alleato “Intelligente” ha cambiato tutto: possiamo esplorare al 100% tutti i dati dei pazienti, andare più lontano. Ed è questo che vogliamo fare con questa nuova ricerca. 

 

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