L'Europa unita contro l'ictus fa appello all'intelligenza artificiale per migliorare i trattamenti

È trascorso il primo anno dall’avvio di TRUSTtroke, il progetto europeo finalizzato ad affinare la previsione degli esiti di un ictus e personalizzare il trattamento. I centri partecipanti si riuniranno al Policlinico Gemelli di Roma il 6-7 giugno per discutere dei progressi fatti finora nella messa a punto di una infrastruttura di apprendimento federato, che consentirà di ‘addestrare’ degli algoritmi di Intelligenza Artificiale ad individuare la terapia personalizzata ottimale per un determinato paziente, al fine di migliorare gli esiti di un ictus e di prevenirne le recidive.

Con l’avanzare della digitalizzazione in sanità, la parola d’ordine è diventata sempre più integrare i dati provenienti dalle diverse realtà assistenziali, con un occhio attento però al rispetto della privacy dei pazienti. Raccogliere grandi moli di dati è fondamentale sia per ‘addestrare’ gli algoritmi di Intelligenza Artificiale, che per misurare le proprie performance nella gestione delle diverse fasi dell’ictus, con l’obiettivo di migliorarsi. In ambito sanitario questo significa offrire una miglior qualità di cure e di vita ai pazienti. Ed è proprio questo l’intento di TRUSTroke, un grande progetto finanziato dalla Commissione Europea nell’ambito di Horizon Europe. Il suo obiettivo è costruire una piattaforma integrata di Intelligenza Artificiale, rispettosa dei dati dei singoli pazienti, con l’intento di migliorare il trattamento e gli esiti dell’ictus ischemico. “Nel corso di questo primo anno di lavori - spiega Pietro Caliandro, Docente di Neurologia presso l’Università Cattolica e Dirigente Medico presso la Stroke Unit del Policlinico Gemelli e Coordinatore del Work Package clinico del progetto - abbiamo messo a punto il cosiddetto ‘approccio federato dei dati attraverso l’Intelligenza Artificiale’ e abbiamo potuto verificare che la piattaforma funziona. Per questa ricerca abbiamo bisogno di una mole di dati enorme; ciò significa che non possiamo attingere solo ai dati di un singolo ospedale, ma è necessario fare “massa critica”, cioè condividere le informazioni provenienti da diversi ospedali. Quando andiamo a valutare i dati di altri ospedali, sorge un problema, ovvero la protezione dei dati sensibili dei singoli pazienti, dati che non possono lasciare l’ospedale dove quel paziente è stato ricoverato”.

Come by-passare questa limitazione, come proteggere i dati sensibili del paziente? E come rendere compatibile questo diritto con la necessità di acquisire la maggior quantità possibile di dati per istruire l’Intelligenza Artificiale? “La risposta – prosegue Caliandro - sta appunto nell&rs...