May 25, 2023

IMGGE partecipa al Progetto Personal Health Train: uno sforzo congiunto per migliorare la Sanità

Matteo Bregonzio

CTO

Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale e il Data Management si sono rivelate strumenti potentissimi per rimodellare il panorama del settore sanitario. L’integrazione ormai molto avanzata di algoritmi AI e sistemi completi di gestione dei dati è di fatto ciò che occorre per ripensare in termini più validi all’assistenza ai pazienti, per migliorare l’accuratezza diagnostica e per ottimizzare l’allocazione delle risorse.

Tuttavia, per le organizzazioni sanitarie è assolutamente cruciale essere in grado di affrontare le sfide etiche e i vincoli di sicurezza che sorgono di fronte alla gestione dei dati sensibili dei pazienti.

Sfruttando il potenziale trasformativo dell’Intelligenza Artificiale e della Data Science, il settore sanitario può dare inizio a un’era in cui un’assistenza personalizzata, efficiente e proattiva diventi la nuova norma.

Il ruolo dell’AI e del Data Management nell’Healthcare: una ricerca continua in campo medico, diagnostico e della life science

Fin dall’inizio di questa rivoluzione, Datrix Group e le sue company sono impegnate in diversi progetti di notevole utilità sociale, in particolare in vari progetti di Ricerca e Sviluppo finanziati dall’UE dedicati all’innovazione sanitaria e biomedica.

Nel settore Life Science & Healthcare, il Gruppo sta infatti sviluppando modelli di AI per 3 progetti principali:

  • CONcISE, promosso da Horizon Europe, avviato nel febbraio 2023, con l’obiettivo di portare sul mercato tecniche per l’imaging ottico biomedico nei tessuti biologici più accurate in termini di dati e più orientate alla qualità dell’output. L’obiettivo è sviluppare soluzioni di pre-screening a basso costo, non invasive, con elevata affidabilità e precisione, da utilizzare per la diagnosi dei tumori della mammella e della tiroide e per la rilevazione dell’ischemia;
  • Organ Vision, basato sulla visualizzazione e sulla modellazione in tempo reale dei processi fondamentali negli organi viventi, mira a veicolare nuovi insight sulla salute, i vari stadi di malattia e di recupero specifici dell’organo;
  • CRIMSON, che intende mettere a punto una nuova metodologia per applicare la spettroscopia RAMAN coerente (CRS), una tecnologia basata sulla vibrazione delle molecole. Combinato con l’Intelligenza Artificiale, questo metodo faciliterà la classificazione di cellule e tessuti con una sensibilità biochimica senza precedenti, aprendo la strada allo sviluppo di trattamenti personalizzati.

Inoltre, tutte le collaborazioni con Centri di Ricerca, Accademici e Ospedalieri sono il terreno d’avanguardia in cui Datrix promuove l’innovazione tecnologica e un approccio data-driven per conciliare due aspetti cruciali in ambito sociale: l’evoluzione medica e la Cybersecurity.

L’obiettivo è sviluppare nuovi approcci per lo scambio e il riutilizzo sicuro dei dati sanitari dei pazienti in modo conforme all’UE, all’interno dello  European Health Data Space, un ecosistema affidabile formato da regole e buone pratiche per l’accesso e il trattamento di un’ampia gamma di dati sanitari.

I partner: Datrix, UKK e IMGGE

Datrix è infatti il ​​partner tecnologico del Personal Health Train Project, un paradigma di analisi distribuita sviluppato in collaborazione con l’Institute for Biomedical Informatics dell’University Hospital Cologne (UKK) e l’Institute of Molecular Genetics and Genetic Engineering (IMGGE), University of Belgrade. IMGGE è un istituto leader nei Balcani occidentali per quanto riguarda la ricerca genomica e la diagnostica delle malattie rare pediatriche.

La collaborazione di Datrix per lo sviluppo di strumenti di Intelligenza Artificiale innovativi aumenterà il potenziale di IMGGE per la ricerca genomica e contribuirà ulteriormente a ridurre i tempi di diagnosi e accelerare lo sviluppo di nuove, promettenti terapie per le malattie rare.

Un Framework innovativo

Questo quadro operativo intende offrire un nuovo paradigma e un nuovo approccio per il raggiungimento di un duplice obiettivo: un accesso più facile e rapido alle funzionalità che risiedono nei sistemi chiusi e isolati degli ospedali e delle strutture di ricerca medica e clinica, soddisfacendo al contempo la necessità di costi più  accessibili per l’integrazione e il funzionamento di un sistema più accurato, soggetto a meno errori. 

Al fine di consentire la condivisione dei dati sanitari oltre i confini nazionali, rispettare pienamente le attuali linee guida sulla privacy del GDPR e innovare spingendo la ricerca oltre lo stato dell’arte, il framework propone una solida infrastruttura decentralizzata che consentirà a ricercatori, innovatori e operatori sanitari di sfruttare appieno il potenziale di insiemi più ampi di dati sanitari provenienti da varie fonti, tramite strumenti di Intelligenza Artificiale su misura. Questi saranno utili per confrontare, integrare e analizzare in modo sicuro, a costi contenuti e in modo più efficace, con l’obiettivo finale di migliorare la salute dei cittadini. 

AI Shape


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