Dati di imaging oncologico fondamentali per gli strumenti diagnostici di IA
Con migliaia, forse centinaia di migliaia di tipi diversi, gli strumenti di IA vengono sempre più utilizzati per supportare la diagnosi delle condizioni mediche. Per farlo in modo efficace, tuttavia, sono necessarie grandi quantità di dati per addestrare e testare adeguatamente tali strumenti. Per raggiungere questo obiettivo, il progetto EuCanImage(si apre in una nuova finestra) ha cercato di creare un archivio paneuropeo di dati di imaging oncologico. L’idea era quella di integrare questa risorsa con le informazioni cliniche, compresi i risultati di laboratorio e le analisi dei tumori, per contribuire a costruire un quadro più completo del profilo del paziente. Un altro elemento fondamentale era garantire la diversità all’interno del set di dati, per consentire agli strumenti di IA di tenere conto delle diverse popolazioni e dei diversi paesi europei. Lo sviluppo di una risorsa paneuropea è fondamentale anche per le malattie a bassa incidenza come il cancro al fegato, per le quali i dati disponibili tendono ad essere limitati e conservati in archivi locali.
Imaging medico e dati clinici
Per realizzare la piattaforma sono state integrate le reti e le infrastrutture di dati esistenti in Europa. Tra queste figurano la BBMRI-ERIC con sede in Austria, che raccoglie dati biologici e tissutali, Euro-BioImaging, che offre libero accesso all’imaging biomedico, e lo European Genome-phenome Archive, che contiene dati genetici, fenotipici e clinici generati per progetti di ricerca biomedica. «Abbiamo anche attinto dalle conoscenze del Cancer Imaging Archive negli Stati Uniti, per evitare di dover ricominciare da zero», osserva il coordinatore del progetto Karim Lekadir dell’Università di Barcellona(si apre in una nuova finestra). Sono stati coinvolti anche altri istituti di ricerca, esperti di analisi dei dati e centri clinici.» Il consorzio comprendeva anche aziende incaricate di sviluppare gli strumenti di intelligenza artificiale, oltre ad associazioni quali l’Associazione europea per la ricerca sul cancro (EACR). «In totale sono state coinvolte circa 20 istituzioni provenienti da tutta Europa», aggiunge Lekadir.
Rispondere alle esigenze cliniche non soddisfatte
La piattaforma è riuscita a raccogliere 25 000 nuovi casi di cancro in tutta Europa, concentrandosi in particolare sul cancro al seno, al colon-retto e al fegato. Sono stati utilizzati casi clinici reali per mettere in evidenza le esigenze cliniche non soddisfatte. L’individuazione di piccoli tumori nel fegato, ad esempio, è stata evidenziata come un ambito in cui l’intelligenza artificiale potrebbe essere di supporto. «Questa piattaforma è dedicata alla risoluzione di problemi medici, pertanto abbiamo inizialmente consultato i medici e abbiamo proceduto da lì», afferma Lekadir. Un altro elemento chiave della piattaforma è che si basa sull’apprendimento federato. «Ciò significa che i dati possono rimanere dove si trovano», osserva Lekadir. «Anziché trasferire i dati ospedalieri ai ricercatori e agli sviluppatori, gli strumenti raggiungono direttamente la fonte dei dati. Questa soluzione è diventata un punto di riferimento in Europa. Cancer Image Europe(si apre in una nuova finestra), programma faro dell’Unione europea, sta ora collegando tra loro archivi come il nostro e, a tal fine, l’iniziativa sta utilizzando la nostra piattaforma di apprendimento federato.»
Distribuzione di strumenti sanitari basati sull’IA
Oltre alla piattaforma(si apre in una nuova finestra) di dati, il team del progetto ha fatto tesoro del lavoro precedente sull’intelligenza artificiale e l’etica per elaborare le linee guida FUTURE-AI(si apre in una nuova finestra). Altri progetti sono stati invitati a partecipare allo sviluppo di questa risorsa. «Si tratta di un elemento fondamentale, poiché senza fiducia non è possibile procedere», osserva Lekadir. «Nel febbraio 2025 è stato pubblicato un articolo che da allora è stato citato oltre 300 volte.» Questo aspetto del progetto viene portato avanti attraverso l’iniziativa COMPASS-AI(si apre in una nuova finestra), che mira a promuovere l’integrazione responsabile ed efficace dell’IA in contesti clinici. Il progetto ha inoltre fornito insegnamenti in materia di governance giuridica per consentire la condivisione dei dati. Le prossime fasi prevedono l’integrazione della piattaforma all’interno di Cancer Image Europe, che garantirà che i successi del progetto siano collegati ad altri e ulteriormente sviluppati. «Stiamo passando dall’intelligenza artificiale sviluppata nei laboratori alla creazione di soluzioni di intelligenza artificiale basate su dati ospedalieri reali», afferma Lekadir.
