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AI4NEF: l’IA per la Neurofibromatosi di tipo 1



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Le malattie rare colpiscono oltre 2 milioni di italiani, spesso bambini. L’Intelligenza Artificiale sta emergendo come un potente strumento per diagnosi tempestive e cure personalizzate. Progetti come AI4NEF, cofinanziato dall’Ue, ne mostrano il potenziale nel migliorare la gestione e il trattamento di patologie complesse come la neurofibromatosi di tipo 1

Pubblicato il 16 lug 2024



Medicina digitale nelle malattie croniche reumatologiche e dermatologiche: l'approccio multidisciplinare per adottarla
Medicina digitale nelle malattie croniche reumatologiche e dermatologiche: l'approccio multidisciplinare per adottarla

Le malattie rare non sono un problema limitato a pochi, coinvolgono più di 2 milioni di persone solo in Italia, con il 70% dei casi riguardanti pazienti pediatrici.

Vivere con una malattia rara è difficile; diagnosticarla, curarla e prendere in carico il paziente e l’intera famiglia è ancora più complesso. Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale sta emergendo come un alleato forte nella lotta contro queste malattie.

Tra i progetti più promettenti figura AI4NEF, un’iniziativa che mira a migliorare la gestione delle neurofibromatosi attraverso sistemi di supporto decisionale clinico basati sull’IA. Questa tecnologia non solo potenzia la ricerca scientifica ma apre anche nuove strade per future scoperte nel trattamento delle patologie meno comuni.

L’IA nella battaglia contro le malattie rare

Secondo i dati del Registro Nazionale delle Malattie Rare dell’Istituto Superiore di Sanità (ISS), in Italia si stima che ci siano 20 casi di malattie rare ogni 10.000 abitanti, con circa 19.000 nuovi casi segnalati ogni anno dalle oltre 200 strutture sanitarie presenti in tutto il paese.

Una delle sfide principali nelle malattie rare è la diagnosi tempestiva. Spesso i sintomi non sono definiti con chiarezza e possono essere scambiati per altre condizioni più comuni.

Qui entra in gioco l’IA. Con algoritmi avanzati di apprendimento automatico, l’IA può analizzare dati clinici, segni vitali, immagini diagnostiche e persino sequenze genomiche per individuare pattern indicativi di malattie rare. Questo può consentire una diagnosi precoce, permettendo ai pazienti di accedere a cure e trattamenti in modo più tempestivo.

Personalizzazione delle cure e supporto alla comunità medica

Le malattie rare sono un universo complesso, dove ogni patologia rappresenta un caso unico. Questa unicità richiede un approccio altrettanto personalizzato nella cura e nel trattamento dei pazienti.

Grazie all’analisi dei dati clinici e genomici, l’intelligenza artificiale può identificare quali trattamenti hanno più probabilità di essere efficaci per un determinato paziente, riducendo così il tempo e le risorse sprecate su terapie inefficaci.

L’IA non sostituisce il ruolo dei medici, ma può essere un prezioso strumento di supporto.

Attraverso sistemi di consulenza basati sull’IA, i medici possono accedere a informazioni aggiornate sulle malattie rare, consulenze diagnostiche e linee guida terapeutiche basate sull’ultima ricerca.

Ciò può aiutare i medici a prendere decisioni più informate e migliorare la qualità delle cure fornite ai pazienti.

IA e malattie rare: sfide e considerazioni etiche

Nonostante il potenziale rivoluzionario, l’uso dell’IA nelle malattie rare presenta alcune sfide e considerazioni etiche. È fondamentale garantire la privacy e la sicurezza dei dati dei pazienti, nonché la trasparenza e l’interpretabilità degli algoritmi utilizzati. Inoltre, è importante considerare l’accessibilità delle tecnologie basate sull’IA per garantire che tutti i pazienti ne possano beneficiare, indipendentemente dalla loro posizione o condizione socio-economica.

Il progetto AI4NEF

Con la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente, l’IA offre speranza per una diagnosi più tempestiva, terapie personalizzate e una predizione della prognosi.

Un esempio di questo potenziale è il progetto AI4NEF, cofinanziato dall’Unione Europea e dalla Regione Campania nell’ambito del POR Campania FESR 2014-2020, e realizzato da Kelyon (Capofila) assieme al Distretto Tecnologico Campania Bioscience Scarl, grazie alla sinergia con i ricercatori del Laboratorio di Genetica Medica dell’Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli” e del Centro di Riferimento per le Neurofibromatosi dell’Azienda Ospedaliera Universitaria “Luigi Vanvitelli”.

Il progetto ha avuto come obiettivo lo sviluppo di una soluzione innovativa per la raccolta, la gestione e l’analisi avanzata dei dati clinici e genetici di pazienti affetti da neurofibromatosi di tipo 1 (NF1).

Impatti del CDSS basato su IA sulla gestione delle neurofibromatosi

Grazie ad AI4NEF è stata realizzata una piattaforma con la duplice funzione di registro della patologia e di Clinical Decision Support System (CDSS) basata su AI, che consente di stratificare i pazienti affetti da NF1 a seconda del rischio di sviluppo e di evoluzione delle manifestazioni cliniche specifiche, con focus su quelle trattabili farmacologicamente.

AI4NEF offre una serie di potenziali benefici per i pazienti affetti da NF1, tra cui:

  • Migliore gestione della malattia: il CDSS consentirà ai medici di avere una visione più completa e aggiornata dello stato di salute dei pazienti, facilitando la diagnosi e la pianificazione del trattamento.
  • Migliore personalizzazione delle cure: il CDSS consentirà di stratificare i pazienti a seconda del rischio e dell’evoluzione della malattia, permettendo di offrire cure più mirate e personalizzate.
  • Ricerca scientifica: il database di dati clinici e genetici raccolti da AI4NEF potrà essere utilizzato dai ricercatori per identificare nuovi biomarkers prognostici e per sviluppare nuove terapie.

Conclusioni

AI4NEF è un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata per migliorare il trattamento delle malattie rare. Il suo successo potrà avere un impatto significativo sulla vita dei pazienti, offrendo loro una migliore gestione della malattia e l’accesso a cure più mirate e personalizzate.

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