{"id":37791,"date":"2025-08-09T17:02:14","date_gmt":"2025-08-09T17:02:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/37791\/"},"modified":"2025-08-09T17:02:14","modified_gmt":"2025-08-09T17:02:14","slug":"approcci-basati-sullia-per-unassistenza-sanitaria-personalizzata-ai-prevent-project-risultati-in-breve-h2020-cordis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/37791\/","title":{"rendered":"Approcci basati sull\u2019IA per un\u2019assistenza sanitaria personalizzata | AI-PREVENT Project | Risultati in breve | H2020 | CORDIS"},"content":{"rendered":"

L\u2019applicazione dell\u2019intelligenza artificiale a set di dati che riguardano la salute e altri fattori di rischio potrebbe essere la chiave per sviluppare un\u2019assistenza sanitaria pi\u00f9 predittiva e personalizzata.<\/p>\n

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\u00a9 Ngampol\/stock.adobe.com<\/p>\n

Identificare in modo rapido ed efficiente gli individui ad alto rischio di malattia \u00e8 fondamentale per ottenere migliori risultati sanitari a lungo termine. Questo \u00e8 particolarmente vero per le patologie curabili come il diabete, l\u2019ictus e la coronaropatia.<\/p>\n

Il progetto AI-PREVENT, finanziato dal Consiglio europeo della ricerca(si apre in una nuova finestra)<\/a>, ha voluto sostenere questo obiettivo attraverso l\u2019applicazione dell\u2019intelligenza artificiale (AI). A tal fine, sono stati raccolti i dati sanitari della popolazione finlandese e una serie di altre informazioni.<\/p>\n

\u00abQuesti dati sono stati acquisiti attraverso l\u2019iniziativa FinRegistry(si apre in una nuova finestra)<\/a> \u00bb, spiega il coordinatore del progetto AI-PREVENT Andrea Ganna, dell\u2019Universit\u00e0 di Helsinki(si apre in una nuova finestra)<\/a>. \u00abQuesto set di dati include informazioni sulla salute e un\u2019ampia gamma di altri dati, come ricoveri, diagnosi, rischio familiare e stato socio-demografico.\u00bb<\/p>\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tModelli della salute e di altri fattori di rischio<\/p>\n

Questa fonte di dati preziosa ha permesso al progetto di sviluppare e applicare nuovi approcci di intelligenza artificiale per creare modelli delle possibili traiettorie di salute in relazione alle malattie cardiovascolari. L\u2019obiettivo era quello di trovare nuovi modi per modellare le complesse relazioni tra salute e vari altri fattori di rischio.<\/p>\n

\u00abSi pu\u00f2 pensare a questo set di dati come al libro della vita di tutti i cittadini finlandesi\u00bb, dice Ganna. \u00abOgni individuo \u00e8 una frase di questo libro. Tutte le frasi sono collegate, con relazioni ed elementi multigenerazionali.\u00bb<\/p>\n

L\u2019applicazione di strumenti di IA ha permesso a Ganna e colleghi di esaminare ogni frase nel suo contesto e di generare previsioni per il futuro. \u00abPossiamo cercare di capire come si evolveranno queste storie individuali\u00bb, spiega.<\/p>\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tCollegare i dati socioeconomici con quelli sanitari<\/p>\n

I modelli generati dall\u2019IA hanno dimostrato di essere strumenti potenti per identificare individui specifici a rischio e bisognosi di cure preventive. Gli usi finali probabili di tali modelli potrebbero essere lo screening del cancro o l\u2019identificazione di individui che necessitano di un controllo cardiovascolare.<\/p>\n

\u00abQuesto tipo di selezione normalmente viene effettuata solo in base a criteri chiave, come l\u2019et\u00e0 e il sesso\u00bb, aggiunge Ganna. \u00abL\u2019applicazione di strumenti di intelligenza artificiale a un ampio registro di dati ci consente di effettuare uno screening migliore delle persone. Questo approccio pi\u00f9 personalizzato potrebbe aiutarle a vivere pi\u00f9 a lungo e potrebbe essere pi\u00f9 economico per i servizi sanitari.\u00bb<\/p>\n

Il progetto ha preso in esame anche il concetto di equit\u00e0. Ganna si \u00e8 prefissato di capire se la modellizzazione dell\u2019IA sarebbe stata accurata per tutti i gruppi sociali o se avrebbe favorito alcuni di essi, ad esempio le persone pi\u00f9 abbienti.<\/p>\n

\u00abVolevamo comprendere se, collegando i dati socio-economici con quelli sanitari, si potessero ottenere indicatori imparziali\u00bb, osserva. \u00abQuesto approccio apre anche un\u2019altra questione: come societ\u00e0, vogliamo davvero usare i dati in questo modo? Se un sistema di IA decide chi deve ricevere per primo un vaccino sulla base di dati complessi, i cittadini lo accetteranno?\u00bb<\/p>\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tRendere i modelli di IA pi\u00f9 generalizzabili<\/p>\n

Un prossimo passo importante sar\u00e0 l\u2019espansione di questo esercizio in diversi Paesi europei. Ganna osserva che il regolamento europeo sullo spazio europeo dei dati sanitari(si apre in una nuova finestra)<\/a>, entrato in vigore a marzo 2025, \u00e8 particolarmente in linea con la legislazione finlandese che ha reso possibile il progetto AI-PREVENT.<\/p>\n

\u00abQuesto progetto ha sottolineato l\u2019importanza dell\u2019accesso ai dati\u00bb, afferma. \u00ab\u00c8 il fulcro di tutto ci\u00f2 che facciamo. Non saremmo in grado di capire l\u2019equit\u00e0 dell\u2019applicazione degli strumenti di IA, ad esempio, se non avessimo dati reali da usare. La ricerca sulla salute pubblica di precisione non pu\u00f2 prescindere da questo lavoro fondamentale.\u00bb<\/p>\n

L\u2019applicazione dell\u2019IA a un maggior numero di Paesi dell\u2019UE contribuirebbe a rendere i modelli di Ganna pi\u00f9 generalizzabili e in grado di comprendere le differenze tra i Paesi. Oggi il ricercatore intende inoltre addestrare i suoi modelli di IA su dati genetici, per rafforzare ulteriormente l\u2019assistenza sanitaria preventiva in Europa. Secondo le attese, questi approcci mirati contribuiranno a migliorare i risultati sanitari e a rendere il lavoro di laboratorio pi\u00f9 efficace ed efficiente.<\/p>\n

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