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L’innovazione al servizio della cura

Perché lo abbiamo scelto
Laurea in Ingegneria medica, Master in Health Management, conseguito alla SDA Bocconi, e in Digital Strategy alla Harvard University, Victor Savevski è Chief Innovation Officer di Humanitas e Direttore dell’Humanitas AI Center, “il primo centro di Ricerca e Sviluppo per l’applicazione dell’AI all’interno di un ospedale italiano, e tra i primissimi esempi in Europa”. Un modello innovativo che combina ricerca e formazione per mettere l’innovazione al servizio della cura.

L’innovazione al servizio della cura
Victor Savevski, Chief Innovation Officer, Humanitas Direttore, Humanitas AI Center

Laurea in Ingegneria medica, Master in Health Management, conseguito alla SDA Bocconi, e in Digital Strategy alla Harvard University, Victor Savevski è Chief Innovation Officer di Humanitas e Direttore dell’Humanitas AI Center, “Il primo centro di Ricerca e Sviluppo per l’applicazione dell’AI all’interno di un ospedale italiano, e tra i primissimi esempi in Europa”. Un modello innovativo che combina ricerca e formazione per mettere l’innovazione al servizio della cura.

Che cosa significa fare innovazione nel campo della salute e in particolare in ambito ospedaliero?

Con l’aumentare delle conoscenze in campo biomedico, gli strumenti diagnostici e terapeutici diventano sempre più di precisione. Riconoscere la probabile traiettoria di evoluzione di una malattia e scegliere come intervenire in modo efficace, richiede sempre di più l’integrazione di quantità crescenti di informazioni – cliniche, genomiche, sociali, ambientali – e la comprensione delle diverse relazioni di dipendenza e casualità che le collegano. Grazie alla data science e ai nuovi approcci di AI, oggi siamo per la prima volta in grado di strutturare queste informazioni, incrociarle tra loro e trasformarle in strumenti predittivi accurati.

Innovare, dunque, significa curare sempre meglio, in maniera efficiente e sostenibile, sempre più persone secondo le loro specifiche caratteristiche. Il progresso verso la cosiddetta medicina di precisione si inserisce in un momento storico segnato dall’aumento dell’età media della popolazione, maggiore diffusione di malattie croniche e carenza di personale medico e sanitario. Nel percorso di innovazione che abbiamo davanti, e che già stiamo sperimentando, l’elemento umano non viene sostituito ma può guadagnare ulteriore tempo per la relazione medico-paziente, che è un elemento insostituibile del processo di cura.

Il futuro della cura e della ricerca passa per la convergenza tra medicina e tecnologia. Questo ormai è sempre più evidente. Parliamo del potere dei dati: in che modo possono contribuire a rendere il sistema più efficiente e sostenibile?

Mettere i dati a fattore comune, sempre con il consenso dei pazienti, aiuta il sistema Italia a sviluppare sempre più la qualità clinica, che è l’ingrediente essenziale per garantire efficienza e sostenibilità. Tutto questo si basa sull’investimento nella ricerca che, grazie alle novità dei dati generativi, sta andando verso una democratizzazione e accelerazione dei processi.

Proprio per questo Humanitas ha istituito l’AI Center.

Se il futuro della medicina è nella convergenza con la tecnologica, impegnarsi già oggi a far crescere la commistione di saperi è fondamentale. Per questo, nel 2021 è nato Humanitas AI Center. Al suo interno, lavorano diversi professionisti: data scientist e ricercatori che, dopo aver maturato esperienze formative e professionali all’estero (dall’MIT di Boston o al Kings College di Londra), sono tornati in Italia per mettere a frutto le tecniche più sofisticate per l’analisi profonda dei dati. Il progetto si basa su un approccio multidisciplinare e un modello di competenze condiviso. L’AI Center è strategicamente posizionato nell’Innovation Building del Campus di Humanitas University, a pochi passi dall’IRCCS Istituto Clinico Humanitas e il Centro di Ricerca. È proprio questo modello innovativo – che combina cura, ricerca e formazione – ad aver incentivato lo scambio di risorse ed esperienze tra ricercatori, medici e specialisti del dato.

L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la ricerca scientifica e la pratica clinica promettendo di migliorare l’assistenza medica. In quali attività è impegnato l’Humanitas AI Center?

Le attività sono svariate. Per esempio, stiamo portando avanti un progetto europeo in ambito onco-ematologico: GenoMed4All. L’obiettivo è sviluppare soluzioni che possano guidare scelte terapeutiche personalizzate per pazienti con leucemia e sindromi mielodisplastiche. Parliamo di malattie rare e di complesso trattamento. Dal lavoro che stiamo portando avanti sono già arrivati primi, interessanti, risultati, pubblicati su Lancet Haematology e sul Journal of Clinical Oncology, e nuovi strumenti: un algoritmo – messo a disposizione dei medici – per includere sesso ed età nel calcolo del rischio di malattia grave e un nuovo strumento (uno score) per migliorare sensibilmente la capacità di predire il rischio di evoluzione leucemica e l’aspettativa di vita dei pazienti. Un altro progetto, Synthema, mira a sviluppare algoritmi in grado di realizzare Digital Twins.

A proposito di Digital Twins in medicina: il paziente digitale è uno strumento importante per la personalizzazione delle cure?

Quando parliamo di “pazienti digitali o sintetici” intendiamo dati statisticamente identici a quelli reali di partenza (dati tabulari, testuali, di immagini o alfanumerici), però con un livello di privacy elevato perché non esistono nella realtà. I dati sintetici, infatti, possono essere generati in modo controllato, selezionando le caratteristiche di interesse, oppure utilizzando informazioni esistenti per creare nuovi pazienti artificiali o generare sinteticamente i dati mancanti dei pazienti reali. Il gemello digitale è una simulazione virtuale dell’andamento di un paziente nel tempo che permette di prevedere come potrebbe evolversi la sua condizione clinica e come potrebbe rispondere alle terapie in futuro. I Digital Twins potrebbero essere utilizzati per migliorare la conduzione degli studi clinici, riducendone i costi e la durata e garantendo che tutti i partecipanti ricevano il trattamento attivo, eliminando i problemi etici nell’assegnazione casuale della terapia. I dati sintetici e i modelli Digital Twin possono aiutare a validare sistemi di supporto alle decisioni per definire la tempistica ottimale dei trattamenti, con ricadute sulla qualità clinica in termini di efficacia delle terapie. Sono esempi di come l’innovazione, cui anche Humanitas sta collaborando, possa anche aiutare il Paese a porsi come interlocutore all’avanguardia di fronte a sfide internazionali.

A proposito di integrazione di sistemi di AI nella pratica clinica e più in generale dell’introduzione di tecnologie digitali nella gestione della salute, in Italia a che punto siamo e quali le maggiori sfide da vincere?

In Italia, l’adozione dei sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) nella pratica clinica sta gradualmente aumentando, soprattutto a supporto dell’accesso e dell’analisi dei dati sanitari. Questo al fine di migliorare l’erogazione dell’assistenza in un’ottica di medicina personalizzata.

Anche l’Unione Europea sta effettuando diversi investimenti strategici su questi temi, anche da un punto di vista tecnologico. I progetti Europei GenoMed4All e Synthema sono infatti un esempio di innovazione tecnologica strategica per contribuire all’integrazione dei sistemi di AI nella pratica clinica.

Ci sono tuttavia ancora diverse sfide da affrontare, come il tema delle normative e dei regolamenti per garantire l’efficacia, la sicurezza e la privacy della tecnologia, l’accettazione da parte degli operatori sanitari e dei pazienti dell’uso dei modelli di AI.

Per generare fiducia e affidabilità, sempre maggiore attenzione viene posta alla cosiddetta XAI, un acronimo che definisce un recente filone di ricerca dedicato all’Explainable AI, ossia tutte quelle tecniche e tecnologie sviluppate per migliorare la trasparenza e l’interpretabilità di sistemi AI rendendo chiaro come il sistema prenda le decisioni.

In altri termini, quell’insieme di chiavi per permettono di aprire la scatola nera e trasformarla in una scatola bianca in grado di spiegare anche a personale non tecnico come l’AI prenda le decisioni e su quali presupposti.

A proposito di questo, non è da sottovalutare la formazione della classe medica. Che fare per facilitare la familiarizzazione con queste nuove tecnologie?

Le università giocano un ruolo fondamentale perché sono i luoghi in cui si formano i futuri professionisti della salute e dove si sviluppano le tecnologie di domani. È quindi fondamentale che l’università sia un laboratorio di innovazione responsabile, in cui si studiano e si applicano le tecnologie dell’AI in modo etico e sostenibile. Nell’esperienza dell’Ateneo di Humanitas University, questa sfida è iniziata anni fa con il corso MEDTEC School, in collaborazione con il Politecnico di Milano. Si tratta di un corso di Laurea in Medicina e Ingegneria Biomedica interamente in inglese, della durata di 6 anni. È un percorso formativo nato nel 2019 come primo esempio del genere in Italia, che mira proprio a formare medici in grado di integrare le competenze tipiche della professione con quelle dell’ingegneria. Esempi come questi sono fucine di sperimentazione che porteranno a innovare sempre di più la formazione di medici, infermieri e tecnici, affinché possano guidare le trasformazioni in atto, in qualità di attori consapevoli e preparati.

Keypoints

  • Victor Savevski è Chief Innovation Officer di Humanitas e Humanitas AI Center Director
  • L’Humanitas AI Center è il primo centro di Ricerca e Sviluppo per l’applicazione dell’AI all’interno di un ospedale italiano, e tra i primissimi esempi in Europa
  • In ambito onco-ematologico, il centro è impegnato nel progetto europeo GENOMED4ALL per sviluppare soluzioni AI che possano guidare scelte terapeutiche personalizzate per pazienti con leucemia
  • Il progetto SYNTHEMA mira a sviluppare algoritmi in grado di realizzare Digital Twins
  • In Italia, l’adozione dei sistemi di intelligenza artificiale (AI) nella pratica clinica sta gradualmente aumentando
  • Per generare fiducia e affidabilità, sempre maggiore attenzione viene posta alla cosiddetta Explainable AI, ossia tutte quelle tecniche e tecnologie sviluppate per migliorare la trasparenza e l’interpretabilità di sistemi AI rendendo chiaro come il sistema prenda le decisioni
  • Per la formazione della classe medica, Humanitas University ha attivato il corso MEDTEC School, corso di Laurea che mira a integrare le competenze tipiche della professione con quelle dell’ingegneria

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