Stanziati già 55mln, potrà essere esteso a ospedali e Regioni
Rendere disponibili tutti i dati clinici di ogni paziente, per permettere alle tecnologie di machine learning, che sono alla base dell'intelligenza artificiale, di essere sviluppate e applicate, sia per curare i pazienti, sia per prevenire le malattie. Questo l'obiettivo messo in campo con l' "Istituto Virtuale di Patologia della Rete Italiana degli Irccs", un progetto annunciato in occasione del quarto Meeting di Alleanza Contro il Cancro (Acc)a Roma dal presidente della Rete, Ruggero De Maria, che mette in collegamento 51 Ircss, Istituti di ricovero e cura a carattere scientifico, (Rete Oncologica assieme a quella Cardiologica e delle Neuroscienze/Riabilitazione), strutture di eccellenza della sanità italiana, e che secondo l'esperto è una strada destinata a "rivoluzionare la medicina nel nostro Paese".
Il progetto, già finanziato dal Mef tramite il ministero della Salute con 55 milioni di euro che saranno erogati da fine 2019 per dieci anni, prevede la creazione di una piattaforma integrata per la raccolta di dati omici, di imaging e clinici in ciascun Irccs che sia a sua volta in grado di comunicare con quella centralizzata. Quest'ultima sarà disegnata per consentire l'analisi dei dati condivisi e, parzialmente,l'archiviazione. La creazione sarà successiva alla modernizzazione delle infrastrutture IT di ciascun Ircss, "allo scopo - aggiunge De Maria - di rendere possibile l'estrazione di dati clinici e scientifici di ciascun paziente e la loro integrazione in una banca dati che consenta poi di utilizzarli per prevenire malattie, personalizzare le cure, migliorare la qualità di vita".
"Dobbiamo fare in modo - conclude il presidente ACC - che l'Italia sia pronta ad affrontare le sfide del futuro. Per arrivare a una medicina sempre più personalizzata, bisogna utilizzare l'intelligenza artificiale che però non può essere impiegata senza fornire i dati in maniera corretta, interoperabile alle macchine che poi li processano". La piattaforma integrata centralizzata potrà connettersi con l'esterno (altri istituti, database regionali ed internazionali) e consentirà analisi aggregate nel singolo paziente o in popolazioni di pazienti.
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