IBM: sviluppata piattaforma di analisi a supporto di cure personalizzate


Il centro di Ricerca IBM di Haifa (Israele) ha sviluppato un’innovativa piattaforma tecnologica per l’analisi di informazioni cliniche che consentirà al medico di disporre di ulteriore conoscenza utile a decidere il miglior percorso terapeutico per il paziente. La soluzione potrà offrire nuove prospettive per cure più appropriate e personalizzate in una vasta gamma di patologie tra cui il trattamento oncologico, l’ipertensione e la cura dell’AIDS.

I ricercatori IBM stanno collaborando con la Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, centro d’eccellenza in Italia per la cura e la ricerca oncologica, alla messa a punto di questa piattaforma tecnologica che verrà testata dai medici dell'Istituto nei prossimi mesi. Obiettivo è sempre più personalizzare il trattamento clinico per il Paziente sulla base dell’analisi automatizzata delle linee guida stabilite per la specifica patologia e delle informazioni cliniche provenienti dai casi documentati nei sistemi informativi dell'ospedale.

La scelta del trattamento più efficace può dipendere da un ampio numero di variabili, tra cui il profilo genetico, l’età, il peso, l’anamnesi familiare, lo stadio attuale della malattia e le condizioni di salute generali. Di conseguenza, per riuscire ad offrire cure sempre più appropriate ed in linea con le esigenze individuali del paziente servono decisioni più informate e personalizzate. La soluzione IBM di healthcare analytics, denominata Clinical Genomics (Cli-G), è in grado di integrare ed analizzare tutta la conoscenza clinica e le linee guida disponibili e di correlarle con i dati del paziente per identificare evidenze a sostegno di una specifica tipologia di trattamento, personalizzata per ciascun soggetto. 

Sviluppato da ricercatori israeliani ad Haifa, il nuovo prototipo funziona analizzando le caratteristiche individuali del paziente e lo specifico profilo della malattia, associando queste informazioni con gli elementi di conoscenza derivati dall'analisi dei casi precedenti e da specifiche linee guida. In prospettiva, la soluzione si pone l’obiettivo di fornire al personale medico ed al management sanitario un quadro più ampio sui processi di cura e la relativa appropriatezza, con ricadute sia sul fronte clinico che economico. 

"Prendere decisioni in un contesto di elevata complessità come quello attuale richiede il supporto di soluzioni tecnologiche che siano in grado di analizzare i grandi volumi di informazioni cliniche disponibili per facilitare scelte più mirate ed efficaci", osserva Marco Pierotti, Direttore Scientifico dell’Istituto Nazionale dei Tumori. "Fornendo ai nostri medici preziose informazioni in merito ai trattamenti che hanno avuto il miglior esito nella cura di pazienti con caratteristiche cliniche simili, possiamo contribuire ad agevolare il loro lavoro e, di conseguenza, il risultato finale delle cure".

Fondata nel 1925, la Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori di Milano è riconosciuta come primaria istituzione di ricerca scientifica e di cura nel campo dell’oncologia preclinica e clinica. “La nostra soluzione Clinical Genomics (Cli-G) permetterà alle strutture di cura di erogare trattamenti sempre più personalizzati ed appropriati” spiega Haim Nelken, senior manager of integration technologies di IBM Research - Haifa

“La soluzione è in grado di fornire ai medici ulteriori indicazioni oltre i risultati degli studi clinici; essa consente, infatti, di analizzare più a fondo i dati disponibili e seguire in maniera accurata il meccanismo decisionale che in passato ha portato ad operare determinate scelte cliniche, sulla base dell’esperienza, di intuizioni e dei risultati degli studi clinici. Ad esempio, un’evidenza interessante emersa utilizzando la soluzione IBM in altri contesti sanitari, ha dimostrato come statisticamente, i medici, a parità di quadro clinico, tendono a prescrivere trattamenti più aggressivi alle donne rispetto agli uomini. Un’altra analisi ha portato in evidenza che, per alcune patologie, pazienti anziani presentano migliori esiti qualora non sottoposti ad alcun trattamento.

Via: IBM

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