Tumori infantili, con l'intelligenza artificiale diagnosi più precisa e migliore assistenza

Il futuro dell'oncoematologia pediatrica passa anche dall'intelligenza artificiale con applicazioni che possono consentire una diagnosi più precisa e una migliore assistenza ai bambini malati con la possibilità di fornire terapie personalizzate. Sono quattro i progetti che saranno presentati durante la 48/ma edizione del convegno dell'Associazione italiana di ematologia e oncologia pediatrica (Aieop), a Bologna dal 2 al 4 ottobre. "Anche quest'anno il nostro congresso - afferma Arcangelo Prete, presidente di Aieop - porrà l'attenzione su diversi aspetti innovativi della gestione dei pazienti pediatrici con patologie oncoematologiche. Oltre a occuparci di nuovi farmaci e di nuovi approcci terapeutici, affronteremo anche il tema più che mai attuale dell'intelligenza artificiale e di come questa stia entrando concretamente nella gestione quotidiana dei nostri pazienti".

Tra le iniziative che coinvolgono i centri Aieop e che saranno illustrate da Raffaella Colombatti (Università di Padova) durante il convegno c'è il Progetto Dl4h - Deep Learning for Health, che mira a rivoluzionare l'approccio clinico, organizzativo e assistenziale in oncoematologia pediatrica.
 Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, il prototipo sviluppato è in grado di estrarre conoscenze utili dai dati clinici e organizzativi. Un approccio che apre nuove strade per una diagnosi più precisa e una migliore assistenza ai bambini affetti da malattie ematologiche e oncologiche.

 Si chiama invece Unica4eu l'iniziativa europea per l'IA contro il cancro infantile. Finanziata dall'Ue, ha l'obiettivo di mappare l'attuale panorama delle applicazioni dell'IA per le patologie oncologiche pediatriche, compresi i modelli di cura. Un portale unico sarà creato per ospitare risorse e informazioni sull'oncoematologia pediatrica, consentendo una migliore cooperazione e un utilizzo più ampio delle applicazioni cliniche dell'IA.Il progetto Genomed4all - Genomica e Medicina Personalizzata, con un budget di 9,9 milioni di euro, si concentra poi nello specifico sull'applicazione dell'IA alle malattie emato-oncologiche. Attraverso l'integrazione di dati omici con dati clinici si punta a fornire terapie personalizzate per pazienti con patologie come il mieloma multiplo e la malattia drepanocitica. Infine Synthema - Generazione Sintetica di Dati Ematologici è un progetto, finanziato dall'Horizon Europe - il Programma quadro dell'Unione Europea per la ricerca e l'innovazione per il periodo 2021-2027 - con un budget di 6,6 milioni di euro, che affronta la sfida della carenza di dati nelle patologie rare ematologiche. L'IA verrà utilizzata in questo caso per creare dati sintetici, simili alla realtà, utili a migliorare la comprensione delle malattie e a supportare la ricerca clinica.