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Data science per la Sanità 4.0, via alla partnership Oracle-Federico II di Napoli

Intelligenza artificiale e machine learning al centro del nuovo progetto di ricerca. Obiettivo la “traduzione” delle informazioni di cartelle cliniche e fascicoli sanitari elettronici in standard di dati utilizzabili per prevenzione, diagnosi, cura e sviluppo di servizi digitali innovativi

13 Gen 2022

L. O.

group of doctors on conference at hospital
medicine, healthcare and people concept - group of doctors discussing medical report on conference at hospital

Dai dati “crudi” annotati in corsia nelle cartelle cliniche a “grafi” e relazioni in grado di generare automaticamente diagnosi specifiche e trattamenti mirati. E’ questo l’obiettivo della collaborazione avviata da Oracle Italia con il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell’Informazione dell’Università di Napoli Federico II, che punta a realizzare un progetto di ricerca mettendo in opera le più recenti tecniche di “Graph Machine Learning” e Intelligenza artificiale.

Dal dato grezzo a informazioni sanitarie

La progressiva digitalizzazione di referti, cartelle e fascicoli sanitari ha portato e porterà a una maggiore accessibilità ai documenti di refertazione o di ricerca. Ma ciò che davvero rivoluzionerà l’attività medica la ricerca o la gestione del servizio – si legge in una nota – “sarà la capacità di poter rendere accessibile l’esperienza medica e diagnostica contenuta all’interno di questo oceano di documenti, sia a programmi software sia agli utenti stessi dei servizi”.

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Si tratta di identificare tecnologie e metodi in grado di individuare automaticamente – tra i termini usati nel referto – il sintomo, la patologia associata, il farmaco e l’effetto prodotto attraverso un trattamento su quella patologia, e di farlo potenzialmente in scala, ovvero su tutti i documenti digitali prodotti dalle strutture di ricovero, di diagnostica, o di ricerca.

Si tratta di un processo di “scansione” applicabile a documenti creati senza nessuna strutturazione che permetta di descrivere a priori quale termine sia un “farmaco”, quale un “trattamento”, quale una “terapia”.

Gli obiettivi del progetto Oracle-Federico II

Il progetto, sostenuto tramite Oracle Labs, può creare nuove opportunità per una Sanità 4.0 in grado di sfruttare pienamente le tecnologie più evolute estraendo dalle enormi quantità di dati in suo possesso, attualmente non disponibili perché conservati con modalità poco o per niente strutturate – informazioni e correlazioni di valore, con cui migliorare la capacità di riconoscere, trattare e prevenire le patologie.

Diagnosi, trattamenti prescritti, risultati, sintomi: sono dati che, grazie al progetto potranno essere utilizzati nel rispetto della privacy entrando a pieno titolo nel patrimonio informativo a disposizione per una piena digitalizzazione dei processi sanitari e per offrire al personale sanitario e di ricerca una fonte preziosa di dati da usare nei percorsi di cura.

In cosa consiste la “traduzione” del dato

Il team di ricerca sta lavorando per applicare le tecnologie di data science più evolute; prima di tutto con l’obiettivo di riorganizzare il contenuto informativo di questi documenti – spesso annotati velocemente in corsia, con abbondante uso di termini specialistici e abbreviazioni – in grafi, entità, relazioni che li rendano utilizzabili per un’analisi dei dati automatica, per estrarre indicatori specifici individuati di volta in volta. L’obiettivo finale è quello di realizzare un sistema navigabile e utilizzabile in linguaggio naturale, potendo anche “addestrare” assistenti digitali da usare in servizi disponibili da remoto, come ad esempio i servizi di tele-assistenza.

Ecco come lavora il “grafo di conoscenza”

Un ulteriore vantaggio dello sviluppo di tecniche di “estrazione delle informazioni” sarà la possibilità di realizzare cartelle cliniche elettroniche di formato nuovo, che richiedano meno campi di inserimento dati e quindi offrano al personale un’esperienza di utilizzo più naturale e simile a quella tradizionale cui erano abituati: condizione fondamentale perché la digitalizzazione delle attività mediche “sul campo” sia rapidamente adottata e diffusa.

“In questa ricerca abbiamo riversato quanto di meglio abbiamo, in termini di AI, ML e gestione dati – commenta Gabriele Folchi, Strategy & Transformation Director di Oracle -. La alimentiamo con il profondo know how dei laboratori di ricerca e sviluppo che Oracle ha a Zurigo, specializzati proprio nelle tecniche di analytics e di machine learning; applichiamo tecnologie e soluzioni per la gestione dei dati in cui Oracle è leader da decenni; mettiamo a disposizione le risorse di Oracle Cloud Infrastructure, che offriamo alle migliori realtà di ricerca scientifica del mondo nell’ambito del nostro programma Oracle for Research”.

Digitale per il futuro della sanità

“Questo impegno a tutto campo – aggiunge Alessandro Ippolito, Vp & Country Manager di Oracle Italia – evidenzia il grandissimo potenziale che vediamo nella collaborazione con l’Università Federico II e il ‘Dieti” in particolare, un centro di eccellenza nazionale per l’AI con competenze scientifiche di massimo rilievo.  Mai come oggi ci è chiaro che il futuro della sanità è legato a doppio filo con la capacità di sfruttare in modo innovativo le tecnologie digitali per accelerare la cura e la ricerca, ampliare le conoscenze e proteggerci”.

“Come clinico, intravedo tutta una serie di interessanti ricadute per la pratica quotidiana e anche per il disegno di progetti di ricerca – dice Roberto Labianca, oncologo medico, già direttore del Cancer Center dell’Ospedale Papa Giovanni XXIII di Bergamo -. L’utilizzo di un linguaggio comune e la possibilità di mettere a confronto esperienze diverse rese pienamente comunicabili con questa metodologia rappresentano le basi per un costante miglioramento delle conoscenze nel settore che mi compete, quello oncologico”.

Per Giorgio Ventre, Direttore del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell’Informazione dell’Università di Napoli Federico II la collaborazione con Oracle “ci consente di poter applicare i risultati delle nostre ricerche su piattaforme concrete, sfruttando al meglio la tecnologia più avanzata. Tutto questo coinvolgendo gli studenti dei nostri corsi di laurea, di dottorato e delle nostre Academy, che possono così acquisire competenze sempre più richieste dalle imprese. La presenza di Oracle nel nostro polo universitario di San Giovanni a Teduccio renderà ancora più forte la nostra capacità di creare tecnologia per il territorio ed il Paese proseguendo il lavoro di costruzione di quell’ecosistema dell’innovazione che sta rendendo Napoli e la Campania uno dei luoghi più aperti al trasferimento tecnologico.”

Dati clinici, verso uno standard per la raccolta

“Come ricercatore clinico, apprezzo particolarmente questo progetto, per il suo disegno e per le potenziali ricadute – dice Samuele Burastero, Allergologo e Ricercatore presso il Dipartimento di Immunologia del San Raffaele di Milano. La standardizzazione delle modalità di raccolta dei dati clinici e di laboratorio relativa ai pazienti in cura presso gli ospedali e la medicina del territorio è da sempre ostacolata dall’impostazione top-down dei sistemi informatici di utilizzo biomedico, o dalla loro mancanza tout-court”.

Inoltre, prosegue il medico “nella maggior parte degli ambienti di lavoro i medici sono tenuti ad utilizzare strumenti disegnati in modo tutt’altro che user friendly e, quel che è peggio, non adeguati a successive elaborazioni statistiche basate sull’aggregazione dei dati raccolti presso diversi centri o servizi. E’ appena il caso ricordare che soltanto un’impostazione multicentrica consente l’analisi di adeguate quantità di dati nel contesto della cosiddetta ‘real word evidence’, la nuova frontiera della medicina basata sull’evidenza. Il progetto si caratterizza per una struttura bottom-up, nel segno della preliminare traduzione di database eterogenei in un linguaggio comune adeguato a successive analisi altrimenti impossibili da effettuare. Mettere al servizio della ricerca clinica ed epidemiologica l’enorme massa di dati generata dalla pratica clinica corrente e normalmente inutilizzata è un cambio di passo le cui ricadute in termini scientifici potrebbero essere straordinarie”.

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