Una piattaforma digitale assistita dall’IA per monitorare e assistere le persone sopravvissute al cancro
Poiché gli strumenti diagnostici e i trattamenti oncologici migliorano i tassi di sopravvivenza, sono presenti più persone che hanno sconfitto la malattia. Eppure, spesso, mancano il coordinamento o piani personalizzati per soddisfare le esigenze complesse di questi pazienti mentre tornano gradualmente a condurre una vita normale. «Abbiamo creato la piattaforma PERSIST basandoci su tecnologie di intelligenza artificiale (IA), megadati e applicazioni mobili per la salute. Puntavamo a integrare dati da fonti differenti, al fine di individuare le esigenze principali del numero crescente di persone sopravvissute al cancro e fornire soluzioni basate sui dati per migliorare la qualità dell’assistenza e il recupero», afferma il coordinatore del progetto PERSIST, Alberto Sánchez, responsabile del reparto di sanità elettronica presso il centro di ricerca e tecnologia www.gradiant.org/en (Gradiant), con sede in Spagna. «Cerchiamo di rilevare le esigenze non soddisfatte dei pazienti», spiega Alicia Jiménez, responsabile dei programmi dell’UE presso Gradiant, evidenziando inoltre che molte persone si trovano ad affrontare difficoltà durante il loro percorso verso una vita normale. Tra queste figurano la necessità di gestire gli effetti postumi della chemioterapia oppure problemi finanziari che provocano stress psicologico, condizionando la qualità della vita. Infatti, in molti smettono di lavorare durante i trattamenti e non hanno a disposizione assistenza psicologica. «Uno degli aspetti positivi che ci aspettiamo dalla tecnologia è l’alleviamento dell’ansia», aggiunge Jiménez. «I pazienti si sentono soli e non si sentono aiutati dal sistema sanitario, il che incide sul loro benessere emotivo. Esiste poi il timore di una recidiva, che rimane sempre presente nella mente di una persona sopravvissuta al cancro.»
Una piattaforma con applicazioni per pazienti e personale sanitario
La piattaforma PERSIST fonde i dati provenienti da fonti diverse, tra cui cartelle cliniche elettroniche dagli ospedali partecipanti, dati forniti dai pazienti, applicazioni di monitoraggio dei pazienti e dati clinici. Tutto ciò viene combinato per dare origine a un supporto al processo decisionale per il personale sanitario utilizzando l’IA. Il progetto ha sviluppato un’applicazione mobile per la salute, mHealth (mobile health), che è collegata a una fascia da polso intelligente per raccogliere automaticamente alcuni dati sui pazienti, come ad esempio il battito cardiaco, la frequenza respiratoria e la pressione sanguigna. Un’altra applicazione raccoglie le esperienze dei pazienti basandosi sulle risposte date a una serie di domande. La piattaforma incorpora inoltre video diari quotidiani registrati dai pazienti, in cui essi rispondono a domande quali «come stai oggi?». È stata poi aggiunta un’applicazione specializzata nella biopsia liquida per monitorare lo stato di avanzamento del tumore e stimare il rischio di recidiva sulla base di modelli predittivi. Questa applicazione rende automatico il conteggio delle cellule tumorali circolanti (CTC) nei campioni ematici, generando così nuovi biomarcatori. In questo modo, si accorciano i tempi lunghi dell’analisi della biopsia in laboratorio, fornendo i dati più velocemente al personale medico che a sua volta può intervenire in modo anticipato.
La sfida di integrare dati da diverse fonti
Il consorzio di 13 partner ha coinvolto quattro ospedali situati rispettivamente in Belgio, Lettonia, Slovenia e Spagna, e circa 120 persone impegnate nel progetto. Prima del progetto, uno degli ospedali aveva prodotto approssimativamente 10 000 cartelle cliniche di pazienti rese anonime, e sono stati coinvolti negli studi clinici pilota circa 160 pazienti affetti da tumore al seno e del colon-retto. Entrambi i tipi di tumore detengono tassi di sopravvivenza piuttosto alti. Tuttavia, una delle sfide più grandi è stato combinare i dati di fonti e sistemi differenti. «Abbiamo dovuto integrare tutte queste informazioni in un unico server per renderle utilizzabili da modelli di IA e megadati diversi», sottolinea Sánchez.
L’IA al servizio dell’analisi video e vocale
La piattaforma ha inoltre inserito le registrazioni video dei pazienti, convertendo il parlato in dati e impiegando l’elaborazione del linguaggio naturale per comprenderlo. «Stiamo analizzando le parole e i gesti dei pazienti nei video per rilevare se corrono il rischio di disagio emotivo», osserva Jiménez. Il progetto ha aggiunto lingue diverse e nuove funzionalità per aiutare l’IA a generare raccomandazioni di sostegno pertinenti per il personale sanitario. Anche se il fulcro del progetto era lo sviluppo della tecnologia, l’intento è svolgere una prova pilota più lunga nell’ambito di uno studio clinico più ampio, coinvolgendo un numero maggiore di ospedali per valutare se ciò contribuirà effettivamente a interventi più tempestivi da parte del personale medico, dichiara Sánchez. E aggiunge, concludendo, che è possibile ampliare la piattaforma ad altri tipi di tumore.
Parole chiave
PERSIST, cancro, assistenza sanitaria, intelligenza artificiale, megadati, chemioterapia, seno, colon-retto, CTC, biomarcatori, elaborazione del linguaggio naturale
