Parte NeuroArt P3, il programma che ha l’obiettivo di digitalizzare, standardizzare e organizzare i dati dei pazienti con malattie del sistema nervoso centrale per elaborare, attraverso tecniche di intelligenza artificiale, algoritmi matematici volti a individuare modelli di prognosi e di risposta alle terapie per una cura sempre più personalizzata: una sfida che apre nuove prospettive per la cura delle patologie neurologiche.
Il progetto, su base triennale, è coordinato dall’IRCCS Ospedale Policlinico San Martino di Genova e coinvolge l’IRCCS “Don Gnocchi” di Firenze, l’Ospedale Gaslini e l’Università di Genova, la Fondazione Bruno Kessler e l’Azienda provinciale per i Servizi sanitari di Trento e l’Unità di Neuroradiologia dell’IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano.
I Big Data rappresentano uno dei nodi più delicati per le organizzazioni sanitarie: le informazioni cliniche sono in costante crescita, soprattutto per le malattie croniche, provengono da più fonti e sono spesso codificate e memorizzate in formati e supporti diversi. Per essere utilizzate al pieno delle loro potenzialità, richiedono rapide elaborazioni, un’architettura uniforme oltre a piattaforme digitali e competenze matematiche e cliniche specifiche.
«Condividiamo l’intento del Ministero della Salute di uniformare la mole di dati clinici, di imaging e di laboratorio che abbiamo a disposizione nei nostri Centri – spiega Maria Pia Amato, direttrice della SODc Riabilitazione Neurologica dell’Azienda Ospedaliero Universitaria di Careggi e Principal Investigator per il progetto presso l’IRCCS Don Gnocchi -. L’IRCCS Don Gnocchi di Firenze contribuirà al progetto focalizzato sulla Sclerosi Multipla attraverso un database che raccoglie i principali dati demografici, clinici, neuropsicologici, di laboratorio e di imaging relativi a circa 2 mila pazienti. L’ampia gamma di trattamenti attualmente disponibili ha portato all’attenzione l’importanza della personalizzazione delle terapie basate sull’evidenza. Per la prima volta sarà formalmente valutato il contributo di sofisticate misure quantitative, come l’analisi del movimento e la profilazione prognostica dei pazienti».
Il progetto ha ottenuto un finanziamento di 2.400.000 euro, per metà dal Ministero della Salute e per l’altra metà da Regione Toscana, Regione Liguria, Provincia autonoma di Trento e Regione Lombardia.
