Grazie alla ricerca condotta nei Dipartimenti di Informatica e di Medicina dell’Università degli Studi di Salerno (UNISA) – coadiuvati da un team di specialisti di due aziende campane -, è stata realizzata una piattaforma web a disposizione del mondo sanitario, della ricerca e degli stakeholders, che raccoglie informazioni, suggerisce valutazioni sulla base dei dati acquisiti secondo i canoni del “Machine Learning” e confronta immagini diagnostiche grazie ad algoritmi appositamente sviluppati. La messa a punto di tale piattaforma è il risultato del Progetto SICED “System Innovation for Cancer Early Diagnosis” co-finanziato dal POR CAMPANIA FESR 2014-2020. I Dipartimenti di Informatica e Medicina dell’Università degli Studi di Salerno, la Bollino IT S.p.A. e la capofila Nabacom hanno sviluppato e testato algoritmi di intelligenza artificiale (AI) basati su dati ottenuti da dataset genetici di pazienti con tumore al pancreas. La piattaforma basata sull’AI consentirà l’inserimento dei dati clinico/diagnostici dei pazienti ottenuti da varie fonti e, man mano che la conoscenza, in termini di dati/osservazioni potenzialmente analizzabili aumenta, sarà possibile riaddestrare il modello individuando formule/relazioni via via più precise e discriminanti.Il progetto SICED, basato sull’AI, impiegando tecniche diagnostiche innovative e tecnologie abilitanti 4.0 rappresenta un’occasione per la ricerca e l’innovazione regionale, nazionale e internazionale. Si tratta di uno spazio per condividere e scambiare informazioni, scoperte, interpretazioni terapeutiche, ben supportato da tecnologie e strumenti per l’analisi predittiva nel pieno rispetto dei più moderni standard di sicurezza e privacy. La piattaforma non sostituisce l’operatore umano bensì riducendo la mole dei dati da analizzare coadiuva le realtà medico-sanitarie. Inoltre, grazie all’open innovation e al collaborative network si è voluto rimarcare il nuovo modello di fare ricerca e innovazione. Le nuove sfide organizzative e tecnologiche devono orientarsi ad una maggiore comprensione delle esigenze dei pazienti, alla qualità dei trattamenti, a educare e incoraggiare l’adozione di stili di vita più salubri individuando fattori di rischio ambientali e/o familiari, e, non per ultimo, devono poter assicurare una migliore cooperazione tra pazienti, professionisti, aziende e investitori nell’HealthCare.I dati ottenuti dall’iniziativa SICED – elaborati e resi fruibili attraverso soluzioni 4.0 -, contribuiranno a migliorare l’efficacia dei percorsi clinico-assistenziali di sorveglianza nella popolazione a rischio e a innovare l’attuale panorama di riferimento
L’intelligenza artificiale (AI) è protagonista del Progetto SICED “System Innovation for Cancer Early Diagnosis” realizzato in Regione Campania
