Nell’ambito dei finanziamenti agevolati concessi tramite il bando “Intelligenza Artificiale, Blockchain e Internet of Things” gestito da Infratel Italia, uno dei progetti assegnatari è risultato “AI-vs-Cancer”. Si tratta di una soluzione che intende gestire tempestivamente le complicanze cliniche che possono insorgere in un paziente oncologico con un impatto significativo sul prolungamento della sopravvivenza e sul miglioramento della qualità della vita.
Al progetto partecipa un raggruppamento formato da Engitel S.p.A. (in qualità di capofila) in collaborazione con Social Things s.r.l. e con la partecipazione tecnologica di B4Service, fornitore specializzato nello sviluppo e integrazione della piattaforma digitale.
Engitel è una digital company, con sede a Milano e a Torino, nata nel 1994. È specializzata sui temi web 3.0 e specificatamente su blockchain, NFT, Metaverso, Realtà Virtuale e Aumentata e IA. Engitel, è anche socio fondatore del Consorzio WEB3ALLIANCE.
Social Things è una PMI innovativa specializzata in servizi di ricerca, di trasferimento tecnologico e di supporto all’innovazione con certificazione del Centro di Trasferimento Tecnologico Industria 4.0 (CTT) del MIMIT e la European Digital SME Alliance.
Indice degli argomenti
In che consiste il progetto AI-vs-Cancer
Il progetto AI-vs-Cancer intende indirizzare la prevenzione delle complicanze oncologiche e la gestione di eventi avversi seri, mediante il supporto di algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML).
Il sistema consente di effettuare un “digital triage conversazionale” in modalità automatica, e/o semiautomatica (supervisionata ad es. da un infermiere o un medico), per identificare tempestivamente la visita specialistica e/o l’accertamento diagnostico necessario per quel paziente. Il sistema è in grado, inoltre, di verificare i fattori di rischio, effettuare il monitoraggio dei sintomi e dei documenti clinici, definendo il grado di urgenza e la modalità di gestione.
Il progetto AI-vs-Cancer ha l’obiettivo di realizzare e sperimentare un’applicazione di Digital & Conversational Triage e una applicazione di AI Diagnostic Engine, con i relativi processi di utilizzo in ambiente operativo, utilizzando un’ampia rete di medici specialisti e la tecnologia messa a punto dalla società B4Service.
Il sistema è strutturato in tre elementi fondamentali:
- Componente conversazionale – rende facilmente accessibile al paziente i vari canali di contatto digitali e rende altresì particolarmente intellegibile il linguaggio medico-scientifico. Tramite Assistente Virtuale è possibile comprendere sia l’Intent della conversazione (che cosa sta chiedendo il paziente) sia il Sentiment (ossia lo stato d’animo del paziente);
- Diagnostica – tramite algoritmi di AI/ML vengono confrontati i dati raccolti sul paziente con dei dataset sanitari certificati, al fine di identificare la probabile patologia e indirizzare il paziente verso lo specialista più indicato per le sue esigenze di cura;
- Monitoraggio – viene costantemente garantitoil monitoraggio del paziente tramite Medical Wearable Device (IoT) e applicazioni di Virtual & Augmented Reality.
Quali problemi si possono risolvere
Una gestione tempestiva delle complicanze cliniche che possono insorgere in un paziente oncologico ha un impatto significativo sul prolungamento della sopravvivenza, oltre che un miglioramento della qualità di vita.
L’attuale processo utilizzato dalle strutture sanitare per definire l’urgenza delle prestazioni prevede la presenza fisica del paziente presso la struttura ospedaliera e comporta limitazioni ed inefficienze, quali il rischio di sovraffollamento e eventuali disagi per i pazienti con problemi di mobilità e/o distanti dalla struttura. Inoltre, al fine di garantire un’efficace prestazione sanitaria, le strutture ospedaliere devono pianificare e dimensionare, con molta cura, tutto il personale sanitario, in funzione del flusso atteso di pazienti giornalmente. Il rischio è una gestione inappropriata dei pazienti, con accodamenti e allungamento dei tempi di attesa, oltre che un degrado del servizio offerto e un aumento dei costi di gestione.
Il progetto AI-vs-CANCER si propone di digitalizzare l’intero processo sanitario di Triage e Indagine Anamnestica integrando tutti gli stakeholder della filiera. La soluzione inizialmente realizzata per pazienti affetti da patologia oncologica potrà essere successivamente ampliata ad altre aree terapeutiche.
Grazie a questa innovativa applicazione di Digital Health, il paziente potrà agevolmente e tempestivamente accedere, senza necessariamente recarsi presso una struttura ospedaliera o uno studio medico, ad un percorso di presa in carico, raccolta e analisi delle informazioni, diagnosi, cura e monitoraggio, atto a prevenire il sopraggiungere di eventi avversi seri.
Mercato di riferimento e posizionamento
Il settore di destinazione dei risultati del progetto è rappresentato principalmente da aziende sanitarie, pubbliche e private dove si prevedono interventi di innovazione digitale.
Recenti studi di enti accreditati, tra cui l’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, indicano che il mercato internazionale delle soluzioni di AI in Healthcare, a partire dai 6,7 miliardi del 2020, potrebbe raggiungere un valore di circa 45,2 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 44,9% durante il periodo di previsione.
La forte crescita è strettamente correlata alle modifiche che la pandemia ha apportato anche al processo sanitario.
Sempre l’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano ha rilevato che il tele-consulto utilizzato dal 21% dei Medici Specialisti ante pandemia e salito al 47%, mentre l’interesse dei medici di base è salito dal 12% al 86%.
Prospettive interessanti si rilevano anche per tele-visita e il tele-monitoraggio. Secondo uno studio McKinsey i servizi di telemedicina sono utilizzati 38 volte di più dell’era pre-pandemica.
In generale si considera strutturale la crescita della Sanità Digitale, sia a livello nazionale che internazionale, come risposta obbligata alle ben note sfide della sanità nei Paesi avanzati (invecchiamento della popolazione, carenza di personale sanitario, focus su promozione e prevenzione, complessità della domanda, ecc.)
In conseguenza di questo positivo scenario di mercato nazionale ed internazionale, l’interesse industriale del partenariato alla realizzazione del progetto AI-vs-Cancer risulta estremamente elevato. Si intravedono nello specifico significative opportunità di sviluppo in quanto la piattaforma si presta agevolmente ad essere utilizzata anche in altre aree terapeutiche, oltre all’oncologia, target del primo prototipo realizzato nell’ambito del progetto che è stato finanziato.
AI-vs-Cancer: l’investimento e l’innovatività
Il progetto AI-vs-Cancer avrà una durata complessiva di 24 mesi con un investimento totale approvato pari a 605 mila euro ed un contributo in conto capitale di 433 mila euro.
L’investimento fa riferimento alle spese del personale interno, alle consulenze e servizi, nonché alle spese generali calcolate in modo forfettario.
L’obiettivo finale del presente progetto è, come visto, quello di realizzare una piattaforma di Digital Health, affinché i pazienti affetti da patologie oncologiche possano tempestivamente e agevolmente avviare, in modalità digital first, un percorso di indagine e di accesso alle cure specialistiche.
Le innovazioni introdotte con questo progetto sono di natura prettamente tecnologica, ma sono finalizzate ad apportare una innovazione di processo e organizzativa nell’ambito del settore sanitario. Nello specifico l’utilizzo delle più avanzate soluzioni tecnologiche dovrà consente di:
-garantire tempestività e continuità assistenziale, in condizioni di assoluta sicurezza, a garanzia della maggiore fragilità che il paziente oncologico presenta, preservando l’appropriatezza e la qualità delle prestazioni medico sanitarie, alla stregua di una visita in presenza.
-identificare, con un adeguato livello di accuracy, la probabile area terapeutica/patologia che affligge il paziente ed innescare le azioni necessarie per un adeguato ed immediato percorso di presa in carico, analisi medica, cura e monitoraggio del paziente;
-superare il principale ostacolo ad oggi rappresentato dalla scarsità, dalla frammentazione e dalla eterogeneità dei dataset sanitari ufficiali per le specifiche aree terapeutiche/patologie;
-attivare scenari what-if e predire trend futuri, anche in relazione ai possibili sviluppi della patologia del paziente;
attuare un processo sanitario ed una medicina personalizzata sul singolo paziente, già a monte del processo, ossia già nella fase di triage e indagine anamnestica;
