Un’innovativa piattaforma digitale per l’integrazione di big data clinici e molecolari di pazienti affetti da diverse malattie epatiche, come tumore al fegato, steatoepatite e steatosi epatica.

A svilupparla tre Istituzioni d’eccellenza, grazie al progetto GenIA capace di combinare le loro specifiche competenze: Fondazione Italiana Fegato (epatologia basica e applicata), Prodigys Group (data analysis, strategie digitale e intelligenza artificiale applicata all’analisi dei dati) e Insiel S.p.A (tecnologie dell’informazione e della comunicazione, progettazione e gestione di servizi informatici per conto della Regione Friuli Venezia Giulia). La sinergia favorirà lo sviluppo di una metodologia d’avanguardia, da poter esportare ad altre realtà nazionali e internazionali.

Il progetto è stato illustrato con una conferenza stampa dal direttore scientifico della Fondazione Italiana Fegato Claudio Tiribelli, dal responsabile di Insiel Shai Misan, alla presenza dei rispettivi presidenti Decio Ripandelli e Diego Antonini, con le conclusioni sulle prospettive future e i benefici previsti per il sistema sanitario regionale a cura del vicepresidente con delega alla Salute della Regione Friuli Venezia Giulia Riccardo Riccardi.

“Abbiamo a disposizione delle informazioni sanitarie estremamente preziose sul piano della ricerca – ha dichiarato Riccardi – che, messe a sistema grazie a questo progetto, ci consentiranno di fare un grande passo in avanti verso la prevenzione nell'ambito delle malattie croniche del fegato che, anche a causa degli stili di vita sbagliati, rischiano di riguardare in prospettiva nel mondo occidentale un numero sempre maggiore di persone. Uno dei principali errori compiuti dalla sanità pubblica negli ultimi decenni è stato quello di non aver posto tra le priorità la prevenzione, che invece, come stiamo imparando anche dall'esperienza della pandemia, rappresenta uno degli strumenti più efficaci per attutire l'impatto clinico di quelle patologie il cui decorso potrebbe essere bloccato sul nascere da una serie di indicazioni basate sullo studio dei dati e sulla ricerca”.

Numerosi sono i vantaggi previsti grazie alla realizzazione del progetto GenIA, la cui fase progettuale prevede un totale anonimato dei dati messi a disposizione dalla Regione Friuli Venezia Giulia attraverso Insiel, mentre a regime gli aspetti di privacy e interazione con il paziente saranno a carico delle aziende sanitarie competenti. Fra i possibili benefici per il paziente, la possibilità di una diagnosi precoce e quindi il miglioramento della qualità della vita e una riduzione dei costi indiretti; per il medico una standardizzazione diagnostica, l’ottimizzazione nella gestione del paziente, la riduzione di analisi e refertazione e una migliore interpretazione dei dati clinici biochimici; per il sistema sanitario regionale una sensibile riduzione dei costi, una riduzione dei tempi di attesa e un’ottimizzazione delle risorse ospedaliere.

GenIA usa algoritmi di Machine/Deep Learning per realizzare i suoi modelli predittivi. Nel progetto pilota sono stati messi a punto due differenti modelli per lavorare in sinergia: un modello diagnostico Decision Tree basato su un sistema evento decisione, che simula il comportamento del medico fornendo supporto alla diagnosi dello stato corrente del paziente; un modello prognostico realizzato usando Recurrent Neural Networks in grado di prevedere, per periodi futuri, i valori di biomarker individuati da analisi del sangue. Lo studio condotto su un database ottenuto dalla rete ha permesso di verificare l’affidabilità del sistema (90% di accuratezza) nell’individuare la malattia e soprattutto la sua possibile progressione.

Mediante l’analisi dei dati e la successiva visualizzazione, la piattaforma consentirà una più efficiente interpretazione dei dati clinici e di conseguenza un migliore management e monitoraggio delle malattie epatiche croniche (steatoepatite, cirrosi alcolica/non alcolica, epatiti virali, tumore al fegato, etc.), e condizioni associate come obesità, diabete tipo 2, malattie cardiovascolari. La piattaforma favorirà la trasformazione della corrente pratica clinica da generalista a personalizzata apportando una maggiore affidabilità e tempestività nella diagnosi e appropriatezza decisionale nel trattamento.