La sanità del futuro si costruisce oggi, attraverso l’integrazione tra ricerca scientifica, innovazione tecnologica e bisogni concreti dei pazienti: uno scenario in cui sanità digitale e intelligenza artificiale rappresentano leve strategiche per rendere la medicina più efficace, tempestiva e sostenibile.
Indice degli argomenti
La fondazione ANTHEM e il programma di ricerca
È proprio a partire da questa visione che si sviluppa la ricerca promossa da Fondazione ANTHEM – Advanced Technologies for Human-centEred Medicine, una delle più rilevanti iniziative italiane ed europee dedicate allo sviluppo di nuove tecnologie per la salute.
ANTHEM – presieduta da Stefano Paleari dell’Università degli studi di Bergamo – è una delle quattro Iniziative nate nell’ambito del PnC-Piano Nazionale per gli Investimenti Complementari al PNRR, ed è finanziata dal MUR – Ministero dell’Università e della Ricerca con oltre 120 milioni di euro. Si tratta di un progetto di ricerca multidisciplinare che attraversa medicina, ingegneria, informatica, fisica ed economia, con l’obiettivo di sviluppare soluzioni avanzate per prevenzione, diagnosi, monitoraggio e cura, mantenendo sempre la persona al centro.
I quattro spoke e i 28 progetti pilota: rete, numeri e partner
Fondazione ANTHEM coordina 28 progetti pilota, organizzati in quattro Spoke di ricerca guidati dalle Università di Bergamo, Milano-Bicocca, Politecnico di Milano e Università di Catania, e coinvolge più di 350 ricercatori all’interno di una rete che comprende università, ospedali, IRCCS, imprese e istituzioni pubbliche.
ANTHEM non concepisce l’AI in medicina come un fine, ma come uno strumento capace di potenziare le competenze cliniche, migliorare l’accuratezza diagnostica e ridurre i tempi decisionali. Un approccio che trova applicazione concreta in diversi ambiti, dalla patologia oncologica alla riabilitazione, fino all’organizzazione dei servizi sanitari.
Sanità digitale e intelligenza artificiale nella diagnosi: il caso MiThyCA
Tra i progetti più rappresentativi promossi in questo senso c’è sicuramente MiThyCA, sistema di intelligenza artificiale per la digital pathology, nato per supportare la diagnosi dei tumori solidi e sviluppato da un team interdisciplinare (coordinato da Fabio Pagni e Vincenzo L’Imperio) che coinvolge Università Ca’ Foscari Venezia, Università degli Studi di Milano-Bicocca, Fondazione IRCCS San Gerardo dei Tintori, Istituto Europeo di Oncologia e ASST Papa Giovanni XXIII di Bergamo. I risultati della ricerca sono stati pubblicati recentemente sulla rivista scientifica Endocrine Pathology. Il sistema utilizza reti neurali profonde addestrate su migliaia di immagini istologiche digitalizzate ad altissima risoluzione.
Il “doppio occhio digitale” e la lettura dei campioni
La sua architettura si basa su un “doppio occhio digitale”: una rete neurale analizza i dettagli cellulari, mentre una seconda valuta la struttura complessiva del campione. Integrando queste due letture, MiThyCA è in grado di individuare rapidamente le aree più sospette, guidando il patologo nella valutazione diagnostica.
Risultati su carcinoma tiroideo e riduzione dei tempi
Negli studi condotti su casi di carcinoma tiroideo, l’accuratezza diagnostica del sistema è risultata paragonabile a quella di un team di specialisti esperti, con una riduzione dei tempi di analisi da ore a pochi minuti. Un supporto oggettivo e riproducibile che non sostituisce il medico, ma ne affianca il giudizio, rendendo la diagnosi più rapida ed efficace in un ambito, come l’oncologia, dove il fattore tempo è determinante.
Riabilitazione e intelligenza artificiale nella sanità digitale: IReMoS
Alla riabilitazione digitale e al monitoraggio intelligente sono dedicati progetti come IReMoS – Integrated Rehabilitation and Monitoring System, sviluppato da Università degli studi di Bergamo (coordinamento scientifico di Caterina Rizzi), Università degli Studi di Milano-Bicocca e Ospedale San Gerardo di Monza. La piattaforma integra intelligenza artificiale, sensori indossabili, sistemi di tracciamento e realtà estesa per offrire percorsi di cura personalizzati, sia in ospedale sia a domicilio.
Il gemello digitale del paziente e l’adattamento delle terapie
Elemento chiave del progetto è il gemello digitale del paziente, un modello dinamico che analizza in tempo reale dati clinici e funzionali per adattare le terapie all’evoluzione delle condizioni individuali. Questo approccio consente un monitoraggio continuo e predittivo, con ricadute positive non solo sulla riabilitazione, ma anche sulla valutazione diagnostica e sulla prevenzione delle complicanze, in particolare per pazienti fragili o cronici.
Laboratori e dispositivi: movimento, diabete e pancreas artificiale
Particolare rilievo assume inoltre l’attività del Physio-Motion Lab guidato da Elena Bergamini, responsabile del gruppo di ricerca in Ingegneria Biomedica di UniBg: all’interno del laboratorio (che collabora con MOST – il Centro Nazionale Mobilità Sostenibile) si sviluppano strumenti capaci di analizzare il movimento e i parametri fisiologici, utili per la riabilitazione dopo un trauma o un intervento chirurgico, con applicazioni nel mondo dello sport – amatoriale ma anche professionistico.
E ancora, la collaborazione tra Ospedale Papa Giovanni XXIII di Bergamo e UniBg ha aperto la strada alla ricerca legata alla gestione del diabete. Il gruppo di Roberto Trevisan, direttore dell’unità di Diabetologia dell’Ospedale, e il laboratorio di Automatica coordinato da Antonio Ferramosca, stanno studiando protocolli per misurare con precisione la glicemia durante l’attività fisica, con l’obiettivo di costruire modelli predittivi del consumo glicemico fondamentali per sviluppare gli algoritmi del Pancreas Artificiale, un dispositivo che promette di rivoluzionare la vita dei pazienti con diabete.
Servizi sanitari e intelligenza artificiale nella sanità digitale: accoglienza e dati
Accanto alla diagnostica clinica e alla riabilitazione, ANTHEM sviluppa anche soluzioni di sanità digitale orientate all’organizzazione dei servizi sanitari, un ambito cruciale per migliorare l’efficienza del sistema e la qualità dell’assistenza. In questo contesto si inseriscono i progetti dedicati all’accoglienza digitale e alla raccolta strutturata dei dati clinici, come quello sviluppato nell’ambito del Pilot 1.2 (coordinamento di Mattia Cattaneo) grazie alla collaborazione tra Università degli studi di Bergamo e ASST Papa Giovanni XXIII, ASST Bergamo Est e Fondazione Europea di Ricerca Biomedica (FERB).
Totem multilingua e accesso digitale al Pronto Soccorso
In questo contesto sono stati sviluppati sistemi di accesso digitale al Pronto Soccorso basati su totem multilingua in grado di raccogliere in pochi minuti informazioni cliniche rilevanti sullo stato di salute del paziente: questi strumenti facilitano la comunicazione con il personale sanitario, supportano le prime fasi di valutazione e contribuiscono a rendere più rapide e mirate le decisioni diagnostiche, con un impatto positivo soprattutto per pazienti fragili o con difficoltà comunicative.
Flussi, sostenibilità e uso intelligente dei dati
L’uso intelligente dei dati consente inoltre una migliore organizzazione dei flussi e una maggiore sostenibilità dei servizi sanitari.
Dal laboratorio alla pratica: l’intelligenza artificiale nella sanità digitale di ANTHEM
Nel loro insieme, i progetti ANTHEM mostrano come l’intelligenza artificiale applicata alla sanità digitale possa tradursi in soluzioni concrete, validate scientificamente e pensate per essere integrate nei processi clinici reali. Non algoritmi astratti, ma tecnologie sviluppate attraverso una collaborazione interdisciplinare e orientate a migliorare la diagnosi, l’assistenza e la qualità della vita delle persone. Una direzione chiara per il futuro della medicina, in cui l’innovazione tecnologica rafforza – e non sostituisce – il ruolo centrale dell’intelligenza umana nella cura.
