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Intelligenza Artificiale e percorso fast-track in chirurgia protesica di anca e ginocchio

 

Un progetto che, grazie all’Intelligenza Artificiale, ha lo scopo di identificare pazienti candidabili a percorso fast-track dopo intervento di artroprotesi primaria di anca e ginocchio.

 

Ci presenta il progetto il dottor Mattia Loppini, dell’Unità Ortopedia dell’Anca e Chirurgia Protesica in Humanitas. Le nuove tecnologie possono essere di grande aiuto nell’ambito della Ricerca; la strada verso cure definitive è ancora lunga e c’è bisogno del contributo di tutti: ecco perché è importante sostenere la Ricerca donando il proprio 5×1000.

 

La protesizzazione articolare è estremamente diffusa in tutto il mondo ed è considerata un trattamento di particolare efficacia per diverse patologie dell’anca e del ginocchio, in pazienti di tutte le età. Anche per questo è stato evidenziato un incremento nel tempo di protesi totale di anca (PTA) e di protesi totale di ginocchio (PTG), che è destinato ad aumentare significativamente nelle prossime decadi. Nell’ultima decade, si è inoltre registrato un interesse crescente per percorsi di ricovero rapido caratterizzati da una minor durata della degenza e un più rapido recupero funzionale da parte del paziente sottoposto ad intervento di protesi totale di anca e ginocchio.

 

Il percorso fast-track si caratterizza per un decorso perioperatorio ottimizzato o accelerato di una procedura chirurgica standard. Un percorso fast-track ha come obiettivo la riduzione della morbilità perioperatoria, procedure anestesiologiche fisiologicamente ottimizzate, gestione del dolore ottimizzata e mobilizzazione aggressiva. L’intelligenza artificiale può consentire una selezione accurata dei pazienti eleggibili per un percorso fast-track in chirurgia protesica. In tal modo sarebbe possibile ridurre la degenza ospedaliera postchirurgica, garantendo al paziente un appropriato recupero funzionale senza aumentare il rischio di complicanze.

 

Obiettivo del progetto

 

Negli ultimi anni, la gestione postoperatoria dei pazienti sottoposti a protesi totale di anca e ginocchio si è focalizzata sulla durata del ricovero dopo l’intervento, incoraggiando la dimissione anticipata dagli ospedali e la sostituzione con alternative domiciliari. L’identificazione di criteri oggettivi preoperatori che permettano di predire l’esito del paziente è cruciale per consentire una più efficiente gestione delle cure postoperatorie e permetterebbe lo sviluppo di uno strumento di previsione clinica che utilizzi l’intelligenza artificiale per identificare i pazienti a rischio di un ritardato recupero postoperatorio e di una degenza ospedaliera più lunga.

La prima fase del progetto prevede lo sviluppo dello strumento di analisi mediante machine learning e l’arruolamento di pazienti con PTA e PTG, operati in Humanitas, di cui saranno analizzati dati preoperatori clinici, di laboratorio e strumentali.

La seconda fase del progetto prevede invece l’arruolamento di 150 pazienti con PTA e 150 pazienti con PTG, che verranno seguiti per un anno dopo l’intervento per validare l’abilità predittiva del software.

In ultima sintesi, lo scopo del progetto è di sviluppare un algoritmo di machine learning che permetta di identificare prima dell’intervento di protesi totale di anca e ginocchio i pazienti che possono essere candidati a un percorso di degenza breve con un appropriato recupero funzionale.

Il ruolo dell’Intelligenza artificiale per la Ricerca di Humanitas

Negli ultimi mesi siamo stati sfidati da una nuova malattia – Covid-19 – causata da un nuovo virus. Mai come ora la Ricerca è stata fondamentale nell’affrontare questa sfida e lo dimostrano la quantità e la qualità della produzione scientifica recente.

 

La vicinanza tra laboratori e letto del paziente ha permesso a medici, ricercatori clinici e pre clinici di lavorare in stretta congiunzione con tanti strumenti, tra cui va annoverato l’aiuto della bioinformatica e dell’Intelligenza Artificiale.

 

Sono tanti gli ambiti di applicazione dei software e degli algoritmi di Intelligenza Artificiale in Humanitas: dalla radiologia alla chirurgia, all’ematologia. Data scientist e clinici lavorano fianco a fianco dando vita ad algoritmi intelligenti per ottenere diagnosi più accurate in minor tempo, predirre le risposte alle terapie e tracciare percorsi personalizzati per ogni paziente. Ma anche esplorare nuove possibilità, aprendo nuovi filoni di Ricerca.

 

A raccontarci i progetti sono i nostri specialisti che puoi sostenere con il tuo 5×1000. Inserisci il nostro codice fiscale 10125410158 sotto Ricerca Sanitaria nella tua dichiarazione dei redditi.

 

Sostieni la Ricerca guarda lontano!

La cura delle patologie cardiovascolari: il contributo dell’Intelligenza Artificiale

Un progetto che grazie alla sinergia tra attività clinica e Intelligenza Artificiale punta a definire modelli predittivi per caratterizzare i pazienti con patologie cardiovascolari al fine di migliorarne le cure.

 

Ci presenta il progetto la dottoressa Cristina Panico, cardiologa di Humanitas. Le nuove tecnologie possono essere di grande aiuto nell’ambito della Ricerca; la strada verso cure definitive è ancora lunga e c’è bisogno del contributo di tutti: ecco perché è importante sostenere la Ricerca donando il proprio 5×1000.

 

Obiettivo della Ricerca

 

Le malattie cardiovascolari rappresentano la principale causa di morte in Italia. Nella loro insorgenza giocano un ruolo fattori di rischio non modificabili (come età, sesso, familiarità e predisposizione genetica) e fattori modificabili, legati in particolare allo stile di vita (vizio del fumo, consumo di alcol, scorretta alimentazione, sedentarietà).

 

Gran parte delle prescrizioni mediche e di informazioni riguardanti fattori decisivi come le comorbidità, lo stile di vita e i farmaci somministrati, sono registrati in forma di testo nelle cartelle cliniche. Pertanto questa tipologia di dato non è automaticamente accessibile in quanto non collezionata in forma “strutturata”. A oggi l’attività di recupero di questi dati per studi di ricerca è fatta interamente a mano, limitando la fattibilità di studi su ampi campioni di popolazione e allungando le tempistiche di realizzazione degli studi.

 

Grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, e in particolare delle tecniche dell’elaborazione del linguaggio naturale – NLP (Natural Language Processing), si può estendere l’analisi a campi difficilmente accessibili per mezzo di tecniche standard, come appunto i dati registrati in forma di testo libero. Queste tecniche di elaborazione consentono infatti di leggere e comprendere il testo e, successivamente, di estrarre le informazioni utili dallo stesso e renderla disponibile per ogni tipologia di analisi.

 

Al fine di allenare le reti neurali che si occupano di questi processi è fondamentale la presenza del personale medico che, insieme al team di ingegneri, costruisce dei modelli di esempio da cui le reti stesse andranno a “imparare” e ne supervisiona l’apprendimento.

 

I primi obiettivi della ricerca sono incentrati sul miglioramento della caratterizzazione dei pazienti affetti da patologie cardiovascolari (come scompenso cardiaco, infarto e valvulopatie), sulla stratificazione dei pazienti in base alla prognosi e la validazione sia di nuovi biomarcatori (che possano essere utili per la diagnosi) sia di nuovi trattamenti e procedure.

 

Humanitas A.I. Health Center

 

Humanitas sta costruendo un Centro d’avanguardia focalizzato sulla Ricerca in ambito clinico – Humanitas A.I. Health Center – che unisce il network dei medici e dei ricercatori e un team di ingegneri specializzati in Intelligenza Artificiale.

 

Quali ricercatori sono coinvolti e quali sono le tempistiche del progetto? Nel progetto sono coinvolti diverse figure chiave tra cui cardiologi clinici, ricercatori di base e data scientists.

 

Come si integrano le competenze mediche e le competenze dei data scientist (tecnici)? Il progetto permette di integrare la ricerca traslazionale con l’intelligenza artificiale: dall’ospedale giungono i quesiti clinici, dai laboratori nuovi biomarcatori e trattamenti; protocolli di ricerca vengono pertanto definiti e realizzati grazie al supporto degli ingegneri.

Colite ulcerosa: le innovazioni nella prognosi

 

Un progetto che, grazie a importanti progressi scientifici nell’attività endoscopica, ha lo scopo di valutare dal punto di vista endoscopico la malattia nei pazienti affetti da colite ulcerosa e di prevedere risultati a lungo termine.

 

Ci presenta il progetto la dottoressa Federica Furfaro, dell’Unità Malattie Infiammatorie Croniche Intestinali in Humanitas. Le nuove tecnologie possono essere di grande aiuto nell’ambito della Ricerca; la strada verso cure definitive è ancora lunga e c’è bisogno del contributo di tutti: ecco perché è importante sostenere la Ricerca donando il proprio 5×1000.

 

La colite ulcerosa è una patologia infiammatoria cronica dell’intestino crasso che si manifesta soprattutto in soggetti di età inferiore ai trent’anni, ma può interessare individui di tutte le età.

 

L’utilizzo di nuove tecnologie nella prognosi endoscopica, come il Red Density (o RD): uno strumento endoscopico digitale, automatico e oggettivo, che in tempo reale permette di valutare l’attività endoscopica di malattia e di prevedere la risposta a lungo termine alle terapie a cui i pazienti affetti da questa patologia vengono sottoposti.

 

Lo studio PROCEED-UC: una ricerca che coinvolge pazienti da tutto il mondo

 

Lo studio PROCEED-UC sul valore prognostico del Red Density nella colite ulcerosa è uno studio clinico della durata di un anno, mira alla valutazione dell’attività endoscopica di malattia attraverso un nuovo strumento digitale, e prevede l’arruolamento di 243 pazienti affetti da colite ulcerosa in tutto il mondo.

 

Nella pratica endoscopica, il Red Density è integrato all’endoscopio e utilizza l’estrazione digitale automatizzata di pixel da immagini endoscopiche a luce bianca ad alta definizione, con un conseguente calcolo di un punteggio endoscopico che viene visualizzato in tempo reale, come una mappa di colori, durante l’esame.

 

L’esame endoscopico è identico a quello eseguito senza questa tecnologia, e prevede la stessa preparazione e la stessa durata dell’esame. La differenza risiede nella possibilità di poter acquisire maggiori informazioni, come il livello di infiammazione calcolato in maniera oggettiva dall’endoscopio, semplicemente schiacciando un pulsante sullo strumento.

 

Il Red Density è correlato con i punteggi endoscopici già utilizzati normalmente nella pratica clinica e, a differenza degli score endoscopici utilizzati fino a ora e conteggiati dal medico durante l’esame, essendo calcolato da una macchina, non è condizionato dalla mente umana e appare pertanto maggiormente riproducibile.

 

Scopo dello studio PROCEED-UC è dunque quello di validare l’utilizzo di questa tecnica e dello score ad essa correlata nella pratica clinica e di valutare l’utilizzo del Red Density come fattore prognostico endoscopico nei pazienti affetti da colite ulcerosa e sottoposti a terapie specifiche. Con la prospettiva che nel futuro il Red Score possa essere utilizzato come fattore prognostico di risposta alla terapia e che quindi, anche in base all’attività endoscopica oggettivamente calcolata da questa macchina, si possa individuare il farmaco adeguato per ciascun singolo paziente.

L’impiego dell’Intelligenza Artificiale nella ricostruzione del ginocchio

Un progetto che, grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, ha lo scopo di modellare la progettazione e l’impianto delle protesi articolari del ginocchio sulle esigenze del singolo paziente.

 

Ci presenta il progetto il professor Maurilio Marcacci, Responsabile del Centro per la ricostruzione articolare del ginocchio in Humanitas. L’Intelligenza Artificiale e le nuove tecnologie possono essere di grande aiuto nell’ambito della Ricerca; la strada verso cure definitive è ancora lunga e c’è bisogno del contributo di tutti: ecco perché è importante sostenere la Ricerca donando il proprio 5×1000.

 

L’impiego dell’Intelligenza Artificiale nella ricostruzione del ginocchio risponde alle nuove esigenze della chirurgia ortopedica, permettendo di sostituire l’articolazione danneggiata non più con protesi già pronte, ma creando una nuova articolazione sulla base delle necessità del singolo paziente.

 

La protesi articolare, infatti, si inserisce all’interno di un complesso sistema di equilibri legamentosi e di controllo muscolare e neuro-muscolare che devono essere perfettamente calibrati per rispondere alle esigenze del paziente. Con il supporto dell’Intelligenza Artificiale è ora possibile creare un rivestimento articolare personalizzato, che tiene conto degli assi di carico, della dinamica dei gruppi muscolari, del controllo neuromotorio e della tensione dei legamenti.

 

La protesi: dalla stampa 3D all’impianto

 

L’innovazione si sviluppa in due direzioni: quella del disegno di una protesi personalizzata su modello della conformazione originale dell’articolazione del paziente, e quella della tecnica chirurgica d’impianto.

 

Per quanto riguarda il disegno della protesi, da immagini TAC si ricostruisce il modello 3D di tutte le ossa dell’arto inferiore, con particolare attenzione all’articolazione del ginocchio. Su questo modello viene poi disegnata la superficie della protesi di rivestimento che deve essere impiantata nel paziente. Al contempo, vengono anche presi in considerazione tutti quegli aspetti che guideranno l’articolazione nel movimento.

 

Nell’impianto, invece, si segue un sistema di chirurgia assistita dal calcolatore, che permette di posizionare la protesi secondo l’esatta proiezione del disegno iniziale.

 

Non solo A.I.

 

Tutta la Ricerca ortopedica, in Humanitas, sta seguendo un processo di innovazioni tecnologiche ad ampio spettro. Una serie di importanti progressi scientifici, non solo nel campo dell’intelligenza artificiale, ma anche della biomedicina e delle tecnologie mediche, tale da consentire un continuo innalzamento dello standard generale di performance clinica degli interventi di ortopedia.

5×1000: scadenze, modalità e cosa cambia con l’emergenza COVID-19

5×1000: un’iniziativa intelligente che aiuta la Ricerca senza costi per te

Il cinque per mille è una quota dell’imposta IRPEF (l’Imposta sul Reddito delle Persone Fisiche, da qui l’acronimo IRPEF) che dobbiamo pagare allo Stato Italiano attraverso la dichiarazione dei redditi.

Lo Stato, anziché incassarlo, lo ripartisce a sostegno di enti che svolgono attività socialmente rilevanti (ad esempio non profit e ricerca scientifica).

 

Questa iniziativa è stata introdotta in via sperimentale nel 2006. Da allora per moltissimi enti è una delle fonti maggiori di raccolta fondi. Senza il 5×1000, infatti, i finanziamenti destinati alla ricerca scientifica sarebbero molto più contenuti, non consentendo a istituzioni di eccellenza come Humanitas di sostenere il lavoro di oltre 300 ricercatori e raggiungere importanti risultati.

 

Sei tu a decidere a chi destinare il 5×1000

Infatti è il contribuente a decidere il destinatario del suo 5×1000, scrivendo sulla dichiarazione dei redditi l’ambito di appartenenza dell’ente scelto (per Humanitas, ad esempio, nel riquadro Finanziamento della ricerca sanitaria), il codice fiscale, quello di Humanitas è 10125410158, e apponendo la firma.

 

Mai come quest’anno la ricerca ha dimostrato di avere bisogno di ingenti risorse economiche per trovare nuove soluzioni di cura contro le malattie, compresa l’infezione derivata dal Coronavirus, e salvare la vita a tantissime persone. Indicare il codice fiscale di Humanitas e apporre la tua firma è un gesto davvero importante, ricordatelo.

 

Tre semplici passi, per aiutare la Ricerca Humanitas

• Devi indicare il riquadro giusto: Finanziamento alla ricerca sanitaria. Così hai la certezza di destinare la tua quota alla Ricerca.
• Devi scrivere o far scrivere a chi compila la dichiarazione al tuo posto il codice fiscale corretto, quello di Humanitas è 10125410158: se non indichi alcun codice fiscale la tua quota di 5×1000 sarà distribuita tra tutti i beneficiari di quell’ambito, ma non all’ente che vuoi tu.
• Devi apporre la tua firma.

 

Non devi produrre la dichiarazione dei redditi?

Puoi destinare lo stesso il tuo 5×1000 alla Ricerca.

Forse non lo sapevi, ma anche chi non fa la dichiarazione dei redditi può destinare questa quota a un ente e sostenere la ricerca. Basta utilizzare la scheda allegata allo schema di Certificazione Unica 2020 (CU) o al Modello REDDITI Persone Fisiche 2020. Tutto qui.

 

Compili solo il CUD?

Puoi dare il tuo 5×1000 a Humanitas

Basta compilare la parte con l’indicazione “Scelta per la destinazione del 5 per mille dell’IRPEF”, con il codice fiscale di Humanitas, firmando il riquadro corretto e consegnarla in busta chiusa gratuitamente negli uffici postali, gli sportelli bancari o gli uffici convenzionati.

 

2020: l’emergenza Covid ha cambiato i tempi delle dichiarazioni ma non le regole del 5×1000

 

– Modello 730 precompilato e/o ordinario

La scadenza è il 30 settembre 2020 (Decreto Legge 2 Marzo 2020 n°9)

– Il Modello Redditi (ex Unico) Persone Fisichevia telematica

La scadenza è il 30 novembre 2020 se l’invio è telematica da parte del contribuente o è trasmesso da un intermediario abilitato alla trasmissione dei dati.

– Il Modello Redditi (ex Unico) Persone Fisiche cartaceo

Deve essere presentato negli uffici postali tra il 2 maggio e il 30 giugno 2020

La Certificazione Unica dei compensi degli autonomi non interessati dal Modello 730 precompilato via telematica

La scadenza è fissata al 31 ottobre 2020 (slitta al 2 novembre, cadendo il 31 ottobre di sabato)

 

Quest’anno la dichiarazione si fa anche a distanza

 

Puoi inviare la documentazione in via telematica e, con la firma grafometrica, firmare elettronicamente la tua dichiarazione dei redditi.

 

Verifica queste possibilità con il tuo commercialista.

 

Usa bene il tuo 5×1000, destinalo alla Ricerca Humanitas.

 

Nuove terapie, studio dei biomarcatori e radiomica: così in Humanitas si combattono timoma e mesotelioma

Timoma e mesotelioma, due rari tumori del torace, in Humanitas possono contare su un gruppo di studio in costante aggiornamento

 

Timoma e mesotelioma. Due neoplasie poco conosciute perché rare, che incutono timore solo a sentirle nominare. In Humanitas questi due tumori rari del torace possono contare su un gruppo di ricerca guidato dal dottor Paolo Andrea Zucali, caposezione della Farmacologia clinica nell’Unità operativa di Oncologia medica ed ematologia, in costante aggiornamento e alla ricerca di terapie sempre più efficaci per i pazienti.

 

L’importanza dei network

I centri che si occupano di fare ricerca sul timoma e sul mesotelioma non sono molti in Italia e, se si unisce questo dato al fatto che i due tumori sono rari, per avere un numero di pazienti sufficientemente ampio su cui effettuare studi è fondamentale creare delle reti di centri. “E’ per questo che noi in Humanitas abbiamo promosso la costituzione di network con altri gruppi di lavoro e con altre strutture che si occupano delle stesse patologie. In questo modo, mettendo in rete i pazienti provenienti da più centri, riusciamo a ottenere quei numeri necessari per poter studiare al meglio le caratteristiche biologiche e cliniche delle due patologie e per poter valutare in modo più accurato l’efficacia delle varie strategie terapeutiche, sia quelle attualmente in uso che quelle sperimentali”.

 

Farmaci antiangiogenici e immunoterapia

Nonostante la difficoltà nel reperimento della casistica per mettere a punto gli studi e della penuria di risorse per lo scarso interesse da parte delle aziende farmaceutiche nell’investire sulla ricerca di principi attivi contro queste malattie (perché rare), Humanitas continua a studiare le due neoplasie e a sperimentare nuovi trattamenti in network con altre strutture. “Attualmente stiamo lavorando, sia per il timoma che per il mesotelioma, a cinque studi clinici per valutare l’efficacia di due tipologie di farmaci, quelli ad attività anti-angiogenica (ovvero in grado di impedire la formazione di nuovi vasi sanguigni e, quindi, capaci di affamare il tumore e di inibirne la crescita), e gli immunoterapici (cioè strategie terapeutiche che modulano la risposta del sistema immunitario contro la neoplasia stessa)”. Un altro campo di ricerca promettente riguarda la combinazione di varie strategie terapeutiche, “come l’immunoterapia con la terapia anti-angiogenica, o la loro combinazione con la chemioterapia perché questi abbinamenti sembrerebbero essere sinergici e in grado di dare risultati migliori se somministrati in combinazione piuttosto che singolarmente”.

 

Biomarcatori per prevedere la riuscita delle cure

Questi e altri protocolli prevedono anche l’individuazione e il calcolo del dosaggio di una serie di sostanze su differenti campioni di materiale biologico prelevato  dai pazienti subito prima, durante e dopo il trattamento: “Questi dati verranno quindi abbinati alle risposte dei pazienti al trattamento stesso per essere in grado di individuare in futuro, se sarà possibile, le caratteristiche cliniche e biologiche (biomarcatori) dei soggetti che rispondono a un dato trattamento piuttosto che a un altro, in modo da poter selezionare i pazienti prima dell’inizio della cura e somministrarla solo a quelli che ne traggono effettivamente giovamento”. Per quanto riguarda il mesotelioma, in particolare, “partecipiamo a un progetto in rete specifico con altri centri italiani per raccogliere campioni di materiale biologico da pazienti in trattamento con immunoterapia con l’obiettivo di individuare, anche in questo caso, biomarcatori che consentano di delineare prognosi più precise e di predire in anticipo le risposte a tale trattamento, oltre che meglio comprendere chi sta ne beneficiando”.

 

Valutazione dell’efficacia dei trattamenti

In alcune patologie come il mesotelioma la valutazione dell’efficacia di un trattamento mediante le metodiche radiologiche standard (TAC o RMN) può non essere così immediata. Oltre alla ricerca di biomarcatori che possono aiutarci a comprendere meglio come e quanto la malattia stia rispondendo al trattamento in corso (standard o sperimentale che sia), Humanitas si sta impegnando anche nella ricerca di nuove metodiche radiologiche. “In particolare da alcuni anni stiamo cercando di mettere a punto con i medici della Medicina nucleare nuovi traccianti da utilizzare con la PET che, rispetto ai traccianti standard attualmente utilizzati, siano più precisi nel fornirci informazioni circa l’aggressività della malattia, la sua estensione e la sua responsività alla terapia somministrata”.

 

La radiomica

Un ambito di studi nuovo e su cui Humanitas molto sta investendo anche nel campo del mesotelioma e del timoma è la radiomica, disciplina che incrocia i dati ricavati dalle analisi biologiche e cliniche (come esami del sangue, esame istologico della neoplasia, caratteristiche cliniche del paziente) e dati ricavati dalla diagnostica per immagini: l’obiettivo è implementare la potenza degli strumenti di supporto decisionale.

 

Le prospettive future: l’importanza del 5×1000

Effettuare diagnosi e formulare prognosi più accurate, identificare nuove strategie terapeutiche efficaci, ottimizzare la selezione dei pazienti ai trattamenti realmente efficaci per loro con l’identificazione di biomarcatori in grado di predire le risposte alla cura somministrata prima di iniziarla, sviluppare strumenti che siano in grado di identificare quali pazienti stanno beneficiando del trattamento in corso e quali no (biomarcatori e/o nuovi traccianti per indagini radiologiche con PET più sensibili e più specifiche), utilizzare la radiomica per implementare gli strumenti di supporto decisionale: sono queste le prospettive future che si aprono in Humanitas sul timoma e sul mesotelioma grazie alla ricerca. Ma queste neoplasie sono rare e, come accade per tutte le malattie rare, “i fondi da destinare alla ricerca per il miglioramento della comprensione dei meccanismi all’origine di queste patologie sono sempre molto esigui. Per questo è importante donare il proprio 5×1000 all’Istituto Humanitas: perché, sebbene Humanitas creda molto nella cura dei tumori rari, per progredire nella ricerca su queste neoplasie rare, in merito alle quali lo Stato e le aziende farmaceutiche non investono abbastanza, è importante ottenere fondi“.

 

Foto: Hans Reniers on Unsplash

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