Studiare i criteri di affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale applicati alla sanità, identificando i punti critici che rendono i modelli meno attendibili. È questo uno degli obiettivi del progetto COMFORT, che “nasce da una call Horizon della Commissione Europea, promossa dall’agenzia esecutiva europea per la salute e il digitale (European Health and Digital Executive Agency, HaDEA)”, come spiegano Alberto Cuocolo e Maria Triassi, rispettivamente direttore del Dipartimento di Scienze Biomediche Avanzate e presidente della Scuola di Medicina e Chirurgia dell’Università Federico II di Napoli.
“Si tratta di uno studio multicentrico internazionale – dunque, presuppone un costante impegno e costanti interazioni con diverse strutture – nel quale sono coinvolti 15 partner dislocati in diversi Paesi europei, coordinati dall’ospedale universitario della Charité di Berlino”.
COMFORT intende sviluppare un sistema di supporto decisionale all’avanguardia mediante uno strumento innovativo che utilizzerà l’IA per aiutare i medici a fornire cure migliori per le persone affette da cancro alla prostata (PCa) e cancro ai reni (KC).
Entrambi sono tra i tumori più diffusi. L’Europa registra alcuni dei più alti tassi di incidenza di KC al mondo sia per gli uomini che per le donne, mentre il PCa ha costituito circa il 23% di tutti i nuovi casi di cancro negli uomini nei Paesi dell’Ue durante il 2020. Questi tumori non solo hanno un impatto significativo sulla salute e sulla qualità della vita delle persone colpite ma costituiscono un onere crescente per il nostro sistema sanitario, con costi che superano i 12 miliardi di euro ogni anno.
“Il trattamento dei pazienti affetti da PCa e KC costa ogni anno più di 6,6 miliardi di euro – puntualizzano Cuocolo e Triassi –, tuttavia, il PCa e il KC sono spesso gestiti in modo inadeguato, il che si associa a costi elevati e a conseguenze negative quali ospedalizzazione, stress psicosociale e minori possibilità di sopravvivenza”.
Modelli multimodali per l’efficacia diagnostica e terapeutica
L’ipotesi primaria alla base del progetto COMFORT – a cui, oltre al Dipartimento di Scienze Biomediche Avanzate e alla Scuola di Medicina e Chirurgia dell’Università degli Studi di Napoli Federico II collabora il Dipartimento ad Attività Integrate di Scienze Cardiovascolari, Diagnostica per Immagini e Rete Tempo dipendente delle Emergenze Cardiovascolari dell’A.O.U. Federico II diretta da Giovanni Esposito – è che tramite approcci basati sull’IA sia possibile valorizzare le grandi moli di dati multimodali presenti nel contesto clinico dei pazienti affetti da carcinoma prostatico e carcinoma renale.
La sfida principale nello sviluppo di modelli multimodali è la mancanza di accesso alle fonti di dati e di una validazione congiunta degli stessi attraverso la collaborazione tra clinici ed informatici
“In campo oncologico, infatti, l’efficacia diagnostica e terapeutica dipende da informazioni multimodali, tra cui il tipo di tumore, lo stadio e la sede, l’età e lo stato di salute del paziente. Gli attuali metodi clinici non utilizzano efficacemente la grande quantità di dati disponibili”, spiegano ancora Cuocolo e Triassi.
Ancora entrambi aggiungono che “la sfida principale nello sviluppo di modelli multimodali è la mancanza di accesso alle fonti di dati e la mancanza di una validazione congiunta degli stessi attraverso la collaborazione tra clinici ed informatici”. Proprio in quest’ottica si inserisce il progetto di ricerca, “il cui punto di forza è l’accesso a molteplici fonti di dati medici, tra cui il più grande database annotato da esperti per PCa e KC. L’obiettivo generale di COMFORT è quello di sviluppare e distribuire sistemi di supporto decisionale multimodale basati su dati per migliorare la prognosi clinica, la stratificazione prognostica e la terapia per i pazienti affetti da PCa o KC a livello individuale (medicina personalizzata). In tale modo, verrebbe definito un nuovo stato dell’arte per lo sviluppo di applicazioni dell’intelligenza artificiale nel campo della medicina multimodale”.
Focus sui criteri di affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale
Guidato da Charité e iniziato lo scorso aprile, il progetto di ricerca con l’intelligenza artificiale al servizio dell’oncologia durerà quattro anni: “Siamo fiduciosi di riuscire a raggiungere gli obiettivi prefissati nei tempi previsti. La finestra temporale in cui si articolerà il progetto sembra sufficientemente ampia per raccogliere i dati necessari e implementare un modello di IA piuttosto affidabili”, affermano Cuocolo e Triassi.
Il progetto COMFORT è suddiviso in tre fasi: raccolta e preparazione dei dati, sviluppo di modelli di intelligenza artificiale affidabili, implementazione in un contesto clinico reale
COMFORT studierà i criteri di affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale, identificando i punti critici che rendono i modelli meno attendibili. Con tale finalità, i ricercatori approfondiranno in che modo i risultati del modello vengono percepiti dai medici, dai pazienti e dagli informatici.
Nel dettaglio, COMFORT è suddiviso in tre fasi: raccolta e preparazione dei dati, sviluppo di modelli di intelligenza artificiale affidabili, implementazione in un contesto clinico reale. Fasi che il direttore del Dipartimento di Scienze Biomediche Avanzate e la presidente della Scuola di Medicina e Chirurgia dell’Università Federico II di Napoli circoscrivono così: “Durate la prima fase avverrà la raccolta e l’annotazione dei dati di pazienti affetti da PCa e KC: si raccoglieranno annotazioni mediche non strutturate estratte dalla cartella clinica, dai dati di diagnostica per immagini, dai risultati di test laboratoristici e biomarcatori, fornendo uno dei database più grandi e completi, adattati specificamente alle sfide dello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per l’individuazione e la diagnosi dei tumori urologici”.
Il progetto identificherà i punti critici che rendono i modelli di intelligenza artificiale meno attendibili
Quindi la seconda fase “si concentrerà sullo sviluppo di modelli di IA multimodali affidabili e attendibili, implementando nuove tecniche di analisi dei dati multimodali. Modelli di IA in grado di imitare in modo efficiente i percorsi decisionali dei medici, elaborando e ponderando le informazioni provenienti da più fonti e producendo previsioni equilibrata e accurata per i due tipi di cancro, nonché una stima della progressione e della prognosi”.
Infine, “durante la terza fase sarà prodotta la prima valutazione prospettica multinazionale dei modelli di IA in un contesto clinico reale, fornendo nuove conoscenze sull’utilità, l’impatto e l’accettazione dell’IA nella pratica clinica di routine”.
Approccio multidisciplinare nella gestione delle malattie oncologiche
Per raggiungere questi ambiziosi traguardi, il consorzio COMFORT riunisce le competenze di radiologi, urologi, oncologi, esperti di deep learning e di data science, sviluppatori di software provenienti da alcuni dei principali centri di ricerca, università, servizi sanitari nazionali, organizzazioni di pazienti in sette paesi europei.
Multidisciplinarietà e utilizzo dell’intelligenza artificiale sono i due pilastri su cui si fonda COMFORT
“L’approccio multidisciplinare nella gestione delle malattie oncologiche è imprescindibile. Anche quando si considera una stessa tipologia di tumori, esiste una variabilità interindividuale estremamente ampia, per cui ciò che è indicato per un paziente potrebbe non esserlo per un altro. Il confronto tra diversi specialisti che possano analizzare ogni singolo paziente da diverse prospettive si colloca alla base di un corretto management diagnostico-terapeutico, e i tumori urologici si inseriscono perfettamente in questo scenario”, sottolineano Cuocolo e Triassi.
Il direttore del Dipartimento di Scienze Biomediche Avanzate e la presidente della Scuola di Medicina e Chirurgia dell’Università Federico II di Napoli si esprimono poi sul ruolo dell’intelligenza artificiale quale importantissimo strumento di supporto per gli specialisti. “Il suo sviluppo soprattutto negli ultimi anni ha aperto a una serie di possibili scenari di utilizzo che vanno via via espandendosi – ammettono entrambi – È chiaro che non si può pensare che possa sostituirsi all’uomo, questo è probabilmente il rischio maggiore che si possa configurare: l’idea che il giudizio umano possa essere completamente superato da algoritmi matematici è pericolosa oltre che scorretta. I medici sono chiamati a usare gli strumenti tecnologici principalmente come un mezzo utile a semplificare il loro lavoro”.
