Sarà presentato oggi, in occasione del Google Cloud Summit a Milano, il progetto nato dalla collaborazione tra Noovle – Premier Partner italiano di Google – e Consorzio Arsenàl.IT – Centro Veneto Ricerca e Innovazione per la Sanità Digitale che dal 2012 coordina il progetto “Fascicolo sanitario elettronico regionale” (FSEr) – che punta a introdurre l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning per la classificazione automatica dei documenti clinici digitali ed estrarre da quelli non strutturati il maggior numero possibile di informazioni cliniche significative. Da oltre un decennio Arsenàl.IT collabora con enti internazionali per sviluppare l’infrastruttura del FSEr, garantendone l’aderenza agli standard più evoluti e, allo stesso tempo, la possibilità di alimentare in tempo reale un’infrastruttura di uso secondario dei dati (big data) finalizzata a scopi di ricerca scientifica.
La ricerca prevede di utilizzare tecniche di Machine Learning per l’identificazione automatica delle parti salienti delle lettere di dimissione, al fine di individuare automaticamente le diagnosi presenti in ciascuna sezione secondo la codifica internazionale ICD-9-CM.
L’obiettivo è duplice: da un lato capire quanto e come gli algoritmi di Machine Learning e le soluzioni di Artificial Intelligence sviluppati in altri ambiti siano applicabili a quello clinico-sanitario; dall’altro sviluppare algoritmi di Machine Learning specifici da trasformare in servizi collegati al FSEr, capaci di offrire un valore aggiunto sia all’ambito clinico (sviluppando applicazioni di supporto alle decisioni cliniche) sia a quello della governance regionale (medicina di popolazione, prevenzione, ecc.). La ricaduta e le potenzialità che i risultati della ricerca potranno avere dalla medicina predittiva e preventiva, offrendo vantaggi a tutta la popolazione, sono facilmente intuibili.
Gli elementi fondamentali che garantiscono la sicurezza nell’uso dei dati clinico-sanitari in questo progetto di ricerca sono molteplici. In particolare va sottolineato come il disegno dell’infrastruttura tecnologica preveda la distinzione tra il mondo del fascicolo (nel quale i dati sono in chiaro e usati per finalità cliniche) e il mondo dei big data (nel quale i dati, dopo essere stati accuratamente anonimizzati, vengono inseriti e utilizzati per scopi di ricerca). Tutto ciò così come previsto dalla normativa nazionale in materia.
I risultati del progetto, che si concluderà entro fine 2018, saranno resi noti dopo l’analisi accurata dell’applicazione dell’algoritmo in fase di studio a oltre 70.000 lettere di dimissione ospedaliera.
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