All’ospedale di Alessandria il progetto per supportare l’arruolamento dei pazienti negli studi clinici tramite l’IA

ALESSANDRIA – L’ausilio dell’intelligenza artificiale all’AOU di Alessandria per scegliere chi ha le caratteristiche adatte per gli studi. Individuare i pazienti che possiedono le caratteristiche necessarie per partecipare a uno studio clinico è una delle fasi più delicate della ricerca. Un’attività che richiede l’analisi di una grande quantità di informazioni cliniche e che può incidere sui tempi di avvio e di svolgimento delle sperimentazioni.

Per rendere questo processo più rapido ed efficace, il Clinical Trial Center (CTC) dell’Azienda Ospedaliera Universitaria di Alessandria ha sviluppato insieme agli specialisti informatici aziendali un progetto basato sull’intelligenza artificiale per supportare l’arruolamento dei pazienti negli studi clinici.

L’obiettivo di questa iniziativa è rendere più efficiente la fase di screening preliminare, utilizzando un sistema capace di analizzare le informazioni contenute nelle cartelle cliniche elettroniche e confrontarle con i criteri previsti dai protocolli di ricerca.

Il progetto è stato sperimentato su uno studio clinico oncologico di fase III dedicato a pazienti con tumore della mammella metastatico ER+/HER2-, caratterizzato da criteri di eleggibilità particolarmente complessi. Proprio questa complessità ha reso il trial un banco di prova significativo per verificare le potenzialità dello strumento.

Il lavoro ha richiesto una stretta collaborazione tra ricercatori, clinici e specialisti informatici. In una prima fase sono stati analizzati i criteri di inclusione ed esclusione dello studio e le diverse fonti informative disponibili, come referti, lettere cliniche e schede terapeutiche. È stato poi realizzato un dizionario terminologico in grado di riconoscere le differenti modalità con cui le stesse informazioni possono essere riportate nella documentazione sanitaria. Poi, il sistema è stato testato su documentazione clinica anonimizzata e validato insieme ai professionisti coinvolti nella sperimentazione. Lo strumento attribuisce a ciascun paziente un punteggio di potenziale eleggibilità, consentendo ai clinici di disporre di un elenco aggiornato dei candidati da valutare.

I risultati preliminari hanno evidenziato come l’automazione di alcune attività di screening possa ridurre i tempi necessari per l’identificazione dei pazienti, migliorare l’accuratezza delle verifiche e supportare il lavoro dei professionisti coinvolti nella ricerca.

L’intelligenza artificiale non sostituisce, infatti, la valutazione clinica, ma rappresenta uno strumento di supporto che permette di gestire in modo più efficace grandi quantità di dati e di individuare con maggiore rapidità i possibili candidati agli studi.

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