Synergy-net: la synergya delle intelligenze nella lotta contro il cancro

Home|Sanità, Tecnologia|Synergy-net: la synergya delle intelligenze nella lotta contro il cancro
Condividi l'articolo

I risultati del progetto Synergy-net sono stati presentati durante il convegno “Il risultato in chirurgia oncologica. La synergya delle intelligenze” presieduto dal professor Ludovico Docimo (Direttore del Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche Avanzate dell’Università Vanvitelli) che si è tenuto nei giorni 10 e 11 dicembre 2021 presso l’Hotel Excelsior, a Napoli. Il progetto ha ottenuto l’apprezzamento e il sostegno della Regione Campania e della Comunità Europea.

Il progetto Synergy-net è nato con l’obiettivo di realizzare una piattaforma tecnologica che potesse essere una soluzione innovativa di approccio alla diagnosi oncologica (fase di screening oncologico), grazie all’integrazione tra un sistema interoperabile di comunicazione e gestione del dato clinico e metodologie basate su modelli predittivi Knowledge Based addestrati con opportune tecniche di Machine Learning.

Le tecniche di Machine Learning fanno parte della grande famiglia dell’Intelligenza Artificiale, sono tecniche di analitica predittiva che permettono di riflettere lo stato di salute di un individuo e di agire in modo preventivo nella diagnosi precoce e nel monitoraggio dell’insorgenza di eventuali patologie.

La piattaforma Synergy-net permette di raccogliere quante più informazioni sulla natura biologica dei tumori, sulla natura clinico-diagnostica delle patologie tumorali, in modo tale da poterle integrare con il dato diagnostico, perché una cosa è analizzare una semplice immagine diagnostica, un’altra, molto più efficiente, è analizzare la stessa immagine avendo però a disposizione tutta una serie di informazioni che sono quelle che l’esperienza di diversi medici, che hanno avuto a che fare con immagini simili, riesce a dare.

Questa tecnologia permette di avere una diagnosi precoce, più precisa e, soprattutto, un’informazione addestrata che, in futuro, potrà evolversi a tal punto da permettere al sistema di selezionare autonomamente un paziente da candidare per indagini di controllo più invasive, ossia un paziente maggiormente esposto al rischio di sviluppare una patologia tumorale.

Come azienda, siamo stati capofila del progetto e abbiamo pensato di mettere in piedi un sistema che potesse dare modo alle diverse strutture sanitarie di raccogliere i dati anche in modo autonomo. Per questo si è scelto di mettere in piedi una piattaforma in cloud, per dare modo ai soggetti di consegnare al sistema esperto, in modo semplice, i dati che questo deve poi addestrare. Abbiamo realizzato un sistema che è raggiungibile via web, dove gli utenti abilitati si possono collegare per caricare gli esami una volta prodotti. Dall’interfaccia si possono inserire le informazioni e, in particolare per il melanoma, le immagini fotografiche della regione, o delle regioni, da indagare. Una volta caricate le immagini, il sistema le elabora in background e restituisce una risposta all’operatore che lo ha interrogato.

Questa risposta viene data dai sistemi di deep learning che, processando un numero significativo di immagini, riescono a fornire una specifica diagnosi con una certa probabilità. La cosa interessante di questi sistemi è che forniscono una diagnosi in modo automatico, una diagnosi che, però, deve essere di supporto al clinico e/o al medico esperto.

Nell’ambito del convegno, durante il momento dei saluti, venerdì 10, è intervenuto il nostro CEO, Ruggiero Bollino, che ha ricordato che, appena poco più di due anni fa, ci fu una riunione con tutti i beneficiari del progetto durante la quale si ragionava su quale poteva essere un modo di studiare, sotto un punto di vista differente, quelle che sono le patologie oncologiche: “per me è stato un onore essere un po’ al centro del progetto, non solo in quanto capofila ma anche perché tra i clinici e chi elaborava le immagini, è stato ovviamente necessario l’intervento dello strumento informatico fornito dalla Bollino IT per la raccolta dei dati e per poter permette agli algoritmi gestiti dal CINI di dare un risultato”. Il dott. Bollino ha ringraziato tutti i partecipanti al progetto sottolineando che il risultato raggiunto è straordinario. “Con l’augurio” – ha aggiunto – “che questo sia soltanto un punto di partenza perché, quello che possiamo fare con le tecnologie messe a punto col modello realizzato è davvero importante, per il covid ma non solo, anche per tanto altro.”

Perché Synergy-net?

Il professor Parmeggiani dice che si tratta di sinergie, in rete ma anche di rete sinergica. Una prima forma di sinergia è sicuramente quella tra le competenze scientifiche, diagnostico-terapeutiche, oncologiche, del Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche Avanzate dell’Università Vanvitelli, che vanno a unirsi a quelle della piattaforma tecnologica appositamente sviluppata dalla Bollino IT e governata dagli algoritmi del CINI. Il secondo livello di sinergia è quello in cui le informazioni relative alle patologie oncologiche, e quindi una grossa mole di dati, arrivano al sistema che le deve poi analizzare ed elaborare per fornire, infine, al clinico e/o al medico delle risposte che possano essere utili nella diagnosi precoce, nella stadiazione, nella prognosi e nella terapia delle patologie oncologiche.

L’innovazione è uno dei pilastri della nostra azienda e l’aver portato a termine un progetto importante nel campo della prevenzione e cura delle malattie oncologiche come Synergy-net ci riempie di orgoglio.

2021-12-30T11:07:27+00:00
Torna in cima