Intelligenza Artificiale per curare le malattie ematologiche
Il progetto che coinvolge 23 centri di ricerca in 7 paesi europei, coordinati da Humanitas, è stato selezionato dalla Commissione Europea per essere presentato a Expo Dubai nell’ambito dell’Expo AI Week.
Il progetto GenoMed4All (Genomics and Personalized Medicine for All through Artificial Intelligence in Haematological Diseases), di cui Humanitas è leader scientifico, è stato selezionato dalla Commissione Europea tra i tre progetti che rappresenteranno ad Expo Dubai l’eccellenza europea nel campo dell’Intelligenza Artificiale applicata al settore Healthcare. Il progetto di ricerca, che coinvolge 7 paesi (Italia, Francia, Spagna, Germania, Grecia, Danimarca, Cipro), verrà presentato in occasione della Expo AI Week.
GenoMed4All è un progetto lanciato nel 2021 e finanziato dalla Commissione Europea nell’ambito del programma Horizon 2020 Research & Innovation. Lo scopo è mettere le innovative tecnologie di intelligenza artificiale al servizio dei medici e della pratica clinica nell’ambito delle malattie ematologiche. Queste patologie comprendono disturbi legati ad anomalie delle cellule del sangue, del sistema linfoide e dei fattori della coagulazione; ne sono un esempio le leucemie, ma anche malattie genetiche del sangue come l’anemia falciforme. Le malattie ematologiche sono considerate rare, per cui il bisogno clinico di nuove conoscenze e nuovi strumenti è molto forte. Il progetto GenoMed4All va incontro a questa necessità promuovendo un utilizzo migliore dell’enorme quantità di dati genomici e clinici elaborati in sicurezza dalle strutture ospedaliere. Attraverso la creazione di una piattaforma che faciliti la condivisione e l’analisi di queste informazioni sarà possibile non solo individuare nuove strategie per una diagnosi e una definizione prognostica ancor più precise, ma soprattutto identificare la terapia personalizzata in base alle esigenze del singolo paziente.
“L’intelligenza artificiale rappresenta la nuova frontiera della medicina personalizzata – spiega il prof. Matteo Della Porta coordinatore scientifico di GenoMed4All, responsabile della sezione Leucemie e Mielodisplasie di Humanitas e docente Humanitas University. Humanitas è il primo ospedale in Italia ad aver integrato al suo interno un Centro di Ricerca sull’Intelligenza Artificiale. Questa scelta si sta rivelando vincente perché permette a ingegneri, medici e data scientist di lavorare ogni giorno, fianco a fianco, facilitando un forte scambio culturale e scientifico. Il fatto che GenoMed4All sia stato selezionato dalla Commissione Europea tra i tre progetti da presentare ad Expo Dubai è per noi motivo di orgoglio e, soprattutto, ci conferma che stiamo lavorando nella direzione giusta: quella dell’Intelligenza Artificiale.”
Humanitas AI Center
Diretto da Victor Savevski Chief Innovation Officer di Humanitas, l’AI Center di Humanitas è il primo Centro di Ricerca sull’Intelligenza Artificiale integrato ad un ospedale in Italia
La missione di Humanitas AI Center è creare uno spazio di condivisione di conoscenze e competenze tra ingegneri, medici e data scientist per raggiungere standard di cure ancora più elevati attraverso la costruzione di algoritmi intelligenti capaci di elaborare una grande mole di informazioni cliniche, così da trovare associazioni tra di esse e definire modelli di previsione utili al progresso della Ricerca scientifica e all’innovazione di ambiti come la medicina predittiva, la personalizzazione dei trattamenti e la diagnostica per immagini.
Oltre al progetto GenoMed4All, Humanitas è impegnata nell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale anche ad altri ambiti. Ad esempio, nel contesto della prevenzione del tumore al colon collabora allo sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale che permettano una diagnosi più precisa e rapida, aiutando l’endoscopista a identificare i polipi intestinali a rischio di degenerare in un tumore, anche di piccole dimensioni.
Le opportunità offerte dall’AI sono state applicate anche nell’ambito delle infezioni da SARS-CoV2, per lo sviluppo di un algoritmo che riesca ad identificare velocemente i pazienti che necessitano di ospedalizzazione, e del tumore al polmone e del pancreas per una diagnosi più precisa attraverso la diagnostica per immagini.