Dalle cartelle cliniche ai trial: l’AI accelera l’identificazione dei pazienti arruolabili
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’AOU AL, la cui responsabile è Marta Betti, ha sviluppato insieme all’ICT aziendale un progetto basato sull’intelligenza artificiale per supportare l’arruolamento dei pazienti negli studi clinici.
L’obiettivo di questa iniziativa, nata nell’ambito del Circular Health European Digital Innovation Hub (CHEDIH) 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.
Successivamente, 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.
L’esperienza sviluppata dal CTC del DAIRI, diretto dal commissario per il riconoscimento a IRCCS dell’AOU AL Antonio Maconi, all’interno dell’Azienda Ospedaliero – Universitaria di Alessandria, riconosciuta primo IRCCS pubblico del Piemonte, dimostra come le tecnologie digitali possano trovare applicazioni concrete nei processi di ricerca clinica, contribuendo a rendere più efficiente il percorso che porta dall’innovazione scientifica alle opportunità di cura per i pazienti.
