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L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nella Ricerca sulle multimorbilità

Un progetto che, grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, ha lo scopo di migliorare le strategie di trattamento per i pazienti affetti da multimorbilità e polipatologie.

Ci presenta il progetto, per conto dei Colleghi delle Unità coinvolte nell’Immuno Center di Humanitas, Carlo Selmi, Responsabile di Reumatologia e Immunologia clinica.

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.

 

A soffrire delle malattie infiammatorie immuno-mediate (IMID) è circa il 5% della popolazione mondiale. Parliamo di più di un centinaio di patologie contraddistinte da un processo infiammatorio cronico, in molti casi invalidanti, che spesso hanno sintomi comuni e terapie coincidenti e che possono essere presenti in concomitanza. Questa compresenza di patologie si definisce multimorbilità e si verifica quando, per esempio, in uno stesso paziente troviamo artriti infiammatorie che convivono con infiammazioni intestinali o psoriasi.

 

Per questo è importante per lo specialista capire le modalità in cui uno stato di multimorbilità può interferire nel quadro clinico del paziente, per esempio creando problemi nel trattamento delle patologie più gravi che lo affliggono. Approfondire questo aspetto è fondamentale sia per una maggiore comprensione della multimorbilità stessa, sia per delineare migliori strategie di trattamento a vantaggio della salute del paziente.

 

Ricerca e Intelligenza Artificiale: una nuova frontiera nel trattamento delle multimorbilità

 

Gli specialisti e i ricercatori dell’Immuno Center di Humanitas stanno lavorando insieme ai data scientist del Centro di Intelligenza Artificiale con l’obiettivo di valutare nuove strade per il trattamento delle multimorbilità. Il primo passo è unire le risorse cliniche uniche della struttura e la Biobanca di Ricerca di cui dispone, all’utilizzo di strumenti innovativi che, grazie all’Intelligenza Artificiale, mirano a identificare i marker fisiologici di queste patologie.

 

Il fine di questo percorso di ricerca è utilizzare nuovi modelli di apprendimento sui dati disponibili in struttura – trentamila pazienti circa per il 2018 – al fine di identificare i pattern più comuni delle multimorbilità, per valutare la correlazione tra i dati dei pazienti affetti da una o più IMID e le possibilità di trattamento.

 

L’insieme di modelli verrà sintonizzato attraverso un meccanismo di validazione incrociata. Inoltre, saranno testati dei network di apprendimento profondo, nell’ottica di un miglioramento dell’idoneità dei dati.

 

Il progetto

 

Quanti ricercatori sono coinvolti e quali sono le tempistiche del progetto?

Il progetto coinvolge le competenze ed il personale clinico e di ricerca di quattro unità operative, ovvero, oltre alla Reumatologia, Allergologia e Medicina Personalizzata con Walter Canonica e Francesca Puggioni, Dermatologia con Antonio Costanzo, Malattie Infiammatorie Intestinali con Silvio Danese che è il coordinatore scientifico dell’ImmunoCenter. I nostri medici lavorano insieme al team di data scientist dell’AI Health Center di Humanitas, un centro d’avanguardia un focalizzato sull’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nella Ricerca in ambito clinico. L’interconnessione tra le varie unità operative permette di osservare un grande numero di pazienti che affluiscono all’ImmunoCenter per diversi motivi clinici e quindi superano i limiti di casistiche provenienti da una sola area specialistica. In questo momento è in corso la prima estrazione di parole chiave dal database clinico che permetta di identificare un primo numero di pazienti con cui educare il sistema di deep learning per poi procedere, nell’arco di alcuni mesi, alla produzione degli algoritmi che predicano l’andamento delle malattie infiammatorie croniche.

 

Come si integrano le competenze mediche e le competenze dei data scientist?

Una stretta collaborazione tra chi produce il dato clinico (il personale medico delle unità dell’ImmunoCenter) e chi verrà chiamato ad analizzare questo dato dopo averlo reso fruibile è ovviamente indispensabile per ottenere un dato affidabile che produca quindi un algoritmo applicabile e verificabile nell’attività clinica futura.

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