L'Unione Europea finanzia strumenti di intelligenza artificiale per la personalizzazione del trattamento delle malattie cardiovascolari

Il progetto NextGen combina dati genomici, imaging cardiaco e la storia clinica dei pazienti in un sistema interoperabile e sicuro. L'obiettivo è lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale che supportino la prevenzione, la diagnosi e il trattamento personalizzato delle malattie cardiovascolari in Europa.

Il progetto europeo NextGen sviluppa strumenti digitali che integrano dati genomici e clinici in sistemi di intelligenza artificiale, per personalizzare la prevenzione, la diagnosi e il trattamento delle malattie cardiovascolari.

In breve NextGen è un progetto finanziato dall'UE, lanciato nel 2024, che mira all'integrazione dei dati genomici e clinici nella medicina cardiovascolare personalizzata.

Il progetto affronta la frammentazione dei dati medici, in cui le sequenze genomiche, l'imaging cardiaco e la storia clinica sono memorizzati in sistemi separati.

Il consorzio sviluppa un'infrastruttura digitale interoperabile e sicura per l'addestramento dei modelli AI cardiovascolari.

Gli strumenti NextGen mirano a utilizzare i dati tra ospedali e paesi senza perdere il contesto clinico e senza esporre le informazioni sensibili dei pazienti.

Il progetto ha programmi pilota in cinque centri clinici collaboratori per testare gli strumenti in condizioni reali.

Le malattie cardiovascolari rimangono la principale causa di morte a livello globale, ma molti trattamenti continuano a essere applicati secondo modelli standardizzati. Il progetto NextGen mira a cambiare questo approccio combinando diversi tipi di dati medici in sistemi avanzati di intelligenza artificiale.

NextGen, acronimo di NEXT GENERATION TOOLS FOR GENOME-CENTRIC MULTIMODAL DATA INTEGRATION IN PERSONALISED CARDIOVASCULAR MEDICINE, è stato lanciato nel 2024 e mira a trasformare il modo in cui le malattie cardiache sono prevenute, diagnosticate e trattate.

Il problema centrale che affronta il progetto è la frammentazione dei dati. Le informazioni critiche sui pazienti sono spesso separate: le sequenze genomiche in un database, l'imaging cardiaco in un altro, e la storia clinica in un altro sistema.

A questa frammentazione si aggiungono regole rigide riguardanti la riservatezza e formati di dati incompatibili. Questi ostacoli rendono difficile costruire profili completi dei pazienti e limitano l'uso dei dati per decisioni mediche personalizzate.

Il consorzio NextGen sviluppa strumenti che mirano a rimuovere queste barriere. L'obiettivo è creare un ambiente interoperabile in cui diversi tipi di dati possano essere utilizzati insieme, in condizioni di sicurezza, per decisioni cliniche meglio adattate a ciascun paziente.

Elemento centrale del progetto è un'infrastruttura digitale che combina dati genomici, imaging cardiaco e file clinici in un unico sistema interoperabile. Questo database sicuro e di qualità è necessario per l'addestramento di modelli AI robusti nel campo cardiovascolare.

Il professor Steffen Petersen, della Queen Mary University di Londra, partner nel progetto NextGen, ha spiegato il ruolo dei dati multimodali nella pratica medica.

„I clinici si basano su un'ampia gamma di informazioni cliniche per diagnosticare la malattia, prevedere il rischio, guidare il trattamento e monitorare i risultati. Tuttavia, la scienza dei dati in sanità non ha ancora colto appieno il potere dei dati multimodali, come sintomi, segni, elettrocardiogrammi, analisi del sangue e imaging. Riunire questi dati è essenziale per promuovere l'innovazione basata sui dati in sanità, e NEXTGEN rappresenta un passo importante avanti”, ha dichiarato Petersen.

Gli strumenti NextGen mireranno a garantire che i dati medici rimangano utili e comprensibili in sistemi ospedalieri e paesi diversi, senza perdere il contesto clinico iniziale. L'interoperabilità è importante per i sistemi sanitari europei, che stanno diventando sempre più connessi.

Il progetto pone anche l'accento sulla protezione dei dati e sulla governance. I ricercatori dovrebbero poter condividere e utilizzare set di dati cardiovascolari rilevanti senza trasferire o esporre le informazioni sensibili dei pazienti.

Il consorzio sta lavorando a standard per il riutilizzo dei dati e per la protezione della vita privata. L'obiettivo è mantenere la fiducia dei pazienti man mano che le tecnologie digitali sanitarie si espandono.

NextGen integra vincoli etici direttamente nel sistema, attraverso meccanismi di protezione volti a garantire un uso responsabile dei dati. Il progetto mira anche a un maggiore controllo dei pazienti sulle proprie informazioni.

Numerosi programmi pilota sono già in corso. Questi coinvolgono cinque centri clinici collaboratori, organizzati in una rete dedicata.

I programmi pilota testeranno l'efficacia degli strumenti NextGen e il loro potenziale per fornire medicina personalizzata in Europa. I risultati sono rilevanti sia per la cardiologia che per il dibattito più ampio sull'uso dell'intelligenza artificiale in sanità.

La medicina personalizzata mira ad adattare la prevenzione, la diagnosi e il trattamento alle caratteristiche di ciascun paziente. Nelle malattie cardiovascolari, questo può significare combinare dati genomici con imaging, storia medica, analisi del sangue e altre informazioni cliniche.

A livello europeo, l'uso dell'intelligenza artificiale in sanità dipende dalla capacità dei sistemi medici di lavorare con dati interoperabili, sicuri e comparabili tra paesi. Allo stesso tempo, la protezione dei dati dei pazienti rimane una condizione centrale per qualsiasi utilizzo di queste tecnologie.

Il progetto NextGen si inserisce negli sforzi europei di ricerca e innovazione per la salute digitale, l'intelligenza artificiale e la medicina personalizzata. La sperimentazione in centri clinici collaboratori mostrerà in che misura questi strumenti possono essere utilizzati in condizioni reali nei sistemi sanitari europei.

https://2eu.brussels/ro/stiri/uniunea-europeana-finanteaza-instrumente-ai-pentru-personalizarea-tratamentului-bolilor-cardiovasculare