Diagnosi e trattamenti di cura sempre più precoci, predittivi e personalizzati grazie all’applicazione dell’Intelligenza artificiale in ambito sanitario.
Un processo rivoluzionario accelerato dall’emergenza sanitaria da Covid-19 che sta dimostrando i vantaggi dell’intelligenza artificiale nella medicina predittiva personalizzata.
“Oggi gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di estrarre un grande numero di caratteristiche quantitative dalle immagini mediche, spesso invisibili ad occhio nudo, e di associarle a dati clinici per informare i medici sulla diagnosi, prognosi e risposta alle terapie”. Ha spiegato Isabella Castiglioni, Professoressa Ordinaria di Fisica medica e machine learning all’Università degli Studi di Milano-Bicocca, intervenuta al workshop “Intelligent Imaging: Beyond the Future and Back to Mind” organizzato dal Gruppo Bracco al Padiglione Italia di Expo 2020 Dubai in occasione della “Health & Wellness Week” svoltasi dal 27 gennaio al 2 febbraio.
Intelligenza artificiale per la medicina predittiva personalizzata
La professoressa Isabella Castiglioni è co-fondatrice e Presidente Onorario di DeepTrace Technology, spin-off della Scuola Universitaria di Studi Avanzati IUSS Pavia, che combina l’intelligenza artificiale con l’imaging diagnostico nel percorso di medicina predittiva personalizzata di alcune malattie neurodegenerative come il morbo di Alzheimer, i tumori, le malattie cardiovascolari e il Covid-19.
Per saperne di più abbiamo intervistato la professoressa Isabella Castiglioni.
Qual è il ruolo dell’AI nella medicina predittiva personalizzata?
Le evidenze scientifiche dimostrano che ogni individuo ha un rischio diverso di sviluppare una malattia, progredire nella malattia e rispondere ad una terapia. I fattori che determinano tale rischio sono prevalentemente legati alla genetica e allo stile di vita di ognuno di noi, cioè al nostro fenotipo. Prevedere qual è il rischio individuale è un compito molto complesso per i medici, spesso impossibile. L’AI sta dimostrando di essere uno strumento chiave per la medicina predittiva personalizzata grazie ai dati che possono fornire una varietà e quantità di informazioni utili per identificare diversi fenotipi di malattia e ottimizzare la prevenzione, la diagnosi, la prognosi e la terapia di ciascun paziente.
Nel corso del suo intervento al forum “Intelligent Imaging: Beyond the Future and Back to Mind” ha mostrato alcuni casi di applicazione della intelligenza artificiale che coinvolgono l’imaging diagnostico, tecnologia del Centro Diagnostico Italiano, in grado di prevedere il rischio più elevato per alcuni soggetti di sviluppare delle malattie, come il cancro al seno e il morbo di Alzheimer. In che modo?
La capacità predittiva dell’Intelligenza artificiale è ormai dimostrata da molti studi di ricerca. Tuttavia, per portare benefici sia ai pazienti che ai medici, la ricerca applicata all’AI deve essere trasferita tecnologicamente in un dispositivo medico conforme alle direttive internazionali. I dispositivi medici AI offrono certamente opportunità uniche per personalizzare lo screening, la diagnosi e il trattamento di cura ma presentano aspetti di particolare complessità che devono essere gestiti con competenza sia per quanto riguarda le tecnologie che le norme.
Gli esempi che ho raccontano a Expo 2020 Dubai dimostrano che è possibile addestrare un sistema AI a leggere dalle immagini di risonanza magnetica cerebrale e dai dati clinici i primi segni di malattia di Alzheimer, a dare una opinione sulla malignità di lesioni mammarie sospette, a identificare anomalie del sistema cardiovascolare che possono rappresentare dei rischi aumentati di malattie severe.
Trasferimento tecnologico: dalla ricerca ai dispositivi medici.
Un passaggio complesso che il Centro Diagnostico italiano, in collaborazione con la start up DeepTrace Technologies, ha compiuto e “può oggi raccontare la sua esperienza relativa alla “memory clinic”, un percorso di medicina personalizzata predittiva delle malattie neurodegenerative che assiste il neurologo con la decisione informata di un dispositivo medico di intelligenza artificiale marcato CE -Trace4AD”, ha sottolineato la professoressa Castiglioni.
DeepTrace Technologies
DeepTrace Technologies è una start up, fondata da Isabella Castiglioni e Christian Salvatore, ricercatore dell’Istituto di Studi Superiori di Pavia (di cui la società è spin-off) per sviluppare dispositivi medici volti a migliorare la diagnosi e la prognosi di alcune malattie neurodegenerative come il morbo di Alzheimer, tumori, malattie cardiovascolari e Covid-19.
Sulla base di analisi basate sui dati dell’IA, DeepTrace Technologies fornisce soluzioni che consentono di anticipare la diagnosi, prevedere la prognosi e rendere più efficienti i percorsi di medicina predittiva personalizzata.
Queste tecnologie sono non invasive, scalabili, replicabili, sostenibili e supportano il coinvolgimento degli utenti nella gestione delle decisioni fornendo risultati comprensibili. Un dispositivo medico software viene fornito agli operatori sanitari con un time-to-market altamente competitivo.
Come nasce DeepTrace Technologies?
Volevo arrivare alla società, che dati e informazioni avessero un impatto concreto sui pazienti e sui medici, volevo che i migliori risultati della ricerca scientifica uscissero dalle riviste accademiche e arrivassero negli ospedali.
Questa idea ha catalizzato l’entusiasmo di alcuni giovanissimi ricercatori del mio laboratorio di ricerca, che hanno deciso di fermarsi in Italia e iniziare con me questo progetto d’impresa; uno di loro oggi è l’amministratore delegato della società. Addestrare un sistema di AI a predire la prognosi del paziente è come vedere camminare da solo il proprio figlio, una gioia immensa.
Marcatura CE tool di DeepTrace Technologies
I tool sviluppati dalla startup DeepTrace Technologies, che hanno ricevuto la certificazione CE, sono: TRACE4AD™eTRACE4OC™.
Esiste poi una piattaforma AI per la ricerca scientifica, Trace4Research, che include centinaia e centinaia di sistemi AI che si sfidano nell’addestrare nuovi modelli di medicina predittiva.
Professoressa Castiglioni, mi può parlare di questi strumenti, dei risultati raggiunti fino ad oggi e dell’importanza di aver ottenuto la marcatura CE?
È molto importante la marcatura CE perché quello che abbiamo sviluppato sono dispositivi medici che hanno a garanzia tutta una serie di passaggi cruciali che riguardano non solo il valore dell’algoritmo dell’Intelligenza artificiale, ma anche affidabilità, robustezza, tracciabilità e l’idoneità dei software al trattamento dei dati sanitari. In ultimo, i dispositivi che incorporano un sistemi AI devono essere comprensibili e trasparenti agli utenti.
Al momento i tool che sono dispositivi medici CE sono: TRACE4AD™, uno strumento verticale della nostra piattaforma proprietaria di DeepTrace, chiamata TRACE4™, che usa lo strumento di intelligenza artificiale per identificare e caratterizzare i soggetti con lieve decadimento cognitivo che progrediranno verso la malattia di Alzheimer, il tutto mediante una semplice lettura automatica della risonanza magnetica cerebrale e misure cognitive del paziente a seguito di un assessment neuropsicologico.
Un altro strumento verticale che deriva sempre dalla piattaforma proprietaria di intelligenza artificialeè TRACE4OC™ in grado di selezionare le donne ad alto rischio di cancro ovarico mediante una semplice lettura automatica dell’ecografia transvaginale delle masse ovariche sospette e del livello sierico di CA 125 della donna.
Inoltre, c’è un’altra piattaforma di IA dedicata alla ricerca scientifica. Si tratta di Trace4Research, che include moltissimi sistemi di intelligenza artificiale che si sfidano ad addestrare nuovi modelli di medicina predittiva al fine di ottenere il modello che risulta avere le performance più elevate rispetto a determinati compiti diagnostici o prognostici definiti dal ricercatore-utente. È in grado di scrivere da sola il manoscritto scientifico con la descrizione dei materiali e metodi utilizzati per addestrare il miglior modello, e dei risultati ottenuti.
È uno strumento di cui andiamo particolarmente fieri perche’ e’ stato pensato per medici-ricercatori, per abbattere le barriere delle tecnologie AI che sono oggi prevalentemente utilizzate da ricercatori del mondo dell’informatica, ingegneria, fisica e matematica.
Durante la pandemia da Covid-19 avete “allenato” la piattaforma di intelligenza artificiale di “DeepTrace” per individuare e riconoscere le caratteristiche che differenziano le immagini radiografiche dei polmoni di soggetti affetti da coronavirus, rispetto ai polmoni di soggetti con sintomatologia simile ma non con malattia da Covid-19. Di cosa si tratta? Qual è il vantaggio di questo metodo?
Durante la prima ondata della pandemia da Covid-19 con l’arrivo in ospedale di molti pazienti colpiti da polmonite, gli ospedali della Regione Lombardia San Gerardo di Monza e il Policlinico San Donato, ci hanno chiesto di utilizzare la nostra piattaforma AI per addestrare un sistema di intelligenza artificiale a riconoscere i pazienti con polmonite interstiziale.
Erano le prime settimane della pandemia, in cui le analisi molecolare ci mettevano giorni a dare l’esito e spesso inizialmente i pazienti erano negativi e diventavano positivi solo nei tests successivi, quindi questo tool era di estrema utilità per decidere cosa fare quando una persona sintomatica arrivava al pronto-soccorso.
In seguito, con l’arrivo dei tamponi molecolari, abbiamo addestrato il sistema per riconoscere la differenza tra una polmonite interstiziale da virus Sar-CoV-2 da polmoniti causate da altre tipologie di virus e batteri. Questo tool potrà essere molto utile quando il virus, nelle sua diverse e nuove varianti, si presenterà con prevalenza analoga ad altri virus comuni.
Quali sono gli sviluppi per il futuro?
Grazie alla piattaforma siamo in grado di proseguire in questo sviluppo di innovazione con altri dispositivi medici.
Intendiamo crescere per diventare, sia in Italia che in Europa, una azienda fornitrice di nuove soluzioni per la medicina personalizzata predittiva basata sull’intelligenza artificiale. Stiamo lavorando a una serie di dispositivi medici che miglioreranno la qualità della vita dei pazienti con malattie oncologiche, malattie neurodegenerative, cardiovascolari e muscoloscheletriche.
Ad esempio, abbiamo da poco completato un dispositivo basato su AI in grado di classificare il rischio di una massa sospetta ad una ecografia della mammella che supporterà il medico nell’indirizzare la paziente a un follow up in breve tempo o ad una biopsia della massa.
Inoltre, stiamo lavorando anche ad un dispositivo che migliori la stima di questo rischio attraverso la lettura della mammografia e la previsione del rischio della donna legato alla densità mammaria.
Lei è riuscita ad avvicinare la ricerca alle imprese. Qual è il suo messaggio a tutte le donne che vogliono intraprendere percorsi scientifici dai quali far nascere nuove imprese?
Grazie per la domanda che mi tocca personalmente. Penso che sia un percorso virtuoso quello in cui la ricerca aiuti a realizzare un’impresa innovativa, ma secondo me può fare la differenza. Non è semplice perché significa lavorare molto per mantenere ad un elevato livello numerose attivitàcome quelle della ricerca, portate avanti con l’indipendenza scientifica, messe poi a disposizione per lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, conformi alle normative, da immettere sul mercato.
La donna nel campo della ricerca assume un ruolo fondamentale perché nel suo DNA ha la capacità di svolgere compiti multi-tasking in tutti i settori della vita. Ci vuole molta determinazione e una capacità organizzativa nello svolgere compiti paralleli. Ma le donne si contraddistinguono proprio per queste caratteristiche. Dunque, il mio messaggio alle donne che vogliono intraprendere percorsi scientifici dai quali far nascere nuove imprese è quello utilizzare queste capacità e avere chiara la meta da raggiungere.
Per esperienza personale posso dire che essere generatrici di un percorso di impresa è una soddisfazione immensa che ripaga con un forte margine il grande lavoro e i sacrifici compiuti.
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