L’intelligenza artificiale (IA) sta assumendo un ruolo crescente nei processi clinici e organizzativi delle aziende sanitarie. Il presente contributo descrive l’esperienza dell’IRCCS Centro Neurolesi “Bonino Pulejo” nell’adozione di un sistema di IA basato su algoritmi di machine learning supervisionato, sviluppato per supportare la stadiazione clinica, la formulazione dell’ipotesi eziologica e la previsione della progressione della malattia di Alzheimer. Il sistema integra l’analisi automatizzata della risonanza magnetica strutturale con i risultati delle valutazioni neuropsicologiche ed è stato implementato nell’ambito di un percorso multidisciplinare, nel rispetto dei requisiti etici, regolatori e di governance dei dati. Nella coorte locale, costituita da 62 pazienti con malattia di Alzheimer e 17 controlli sani, l’analisi di neuroimaging ha evidenziato pattern di atrofia coerenti con il quadro clinico e il sistema ha mostrato una buona capacità di stratificazione del rischio. I risultati dello studio multicentrico di riferimento hanno inoltre evidenziato un’accuratezza del 91% nella classificazione eziologica e buone prestazioni nella previsione della progressione a 24 mesi. L’esperienza mostra come il valore dell’IA non dipenda esclusivamente dalle performance algoritmiche, ma anche dalla qualità e standardizzazione dei dati, dall’interoperabilità, dalle competenze professionali e dall’integrazione nei percorsi assistenziali. L’IA può pertanto rappresentare sia uno strumento di supporto decisionale clinico sia una leva di innovazione organizzativa, pur richiedendo ulteriori validazioni su popolazioni più ampie ed eterogenee.

L’intelligenza artificiale a supporto dell’IRCCS Centro Neurolesi “Bonino Pulejo”: tra innovazione clinica, governance e supporto decisionale

Ambra Faraci;Simona Cammaroto;Alessandro Sturniolo;Angelo Quartarone;Guido Noto;Lilla Bonanno
2025-01-01

Abstract

L’intelligenza artificiale (IA) sta assumendo un ruolo crescente nei processi clinici e organizzativi delle aziende sanitarie. Il presente contributo descrive l’esperienza dell’IRCCS Centro Neurolesi “Bonino Pulejo” nell’adozione di un sistema di IA basato su algoritmi di machine learning supervisionato, sviluppato per supportare la stadiazione clinica, la formulazione dell’ipotesi eziologica e la previsione della progressione della malattia di Alzheimer. Il sistema integra l’analisi automatizzata della risonanza magnetica strutturale con i risultati delle valutazioni neuropsicologiche ed è stato implementato nell’ambito di un percorso multidisciplinare, nel rispetto dei requisiti etici, regolatori e di governance dei dati. Nella coorte locale, costituita da 62 pazienti con malattia di Alzheimer e 17 controlli sani, l’analisi di neuroimaging ha evidenziato pattern di atrofia coerenti con il quadro clinico e il sistema ha mostrato una buona capacità di stratificazione del rischio. I risultati dello studio multicentrico di riferimento hanno inoltre evidenziato un’accuratezza del 91% nella classificazione eziologica e buone prestazioni nella previsione della progressione a 24 mesi. L’esperienza mostra come il valore dell’IA non dipenda esclusivamente dalle performance algoritmiche, ma anche dalla qualità e standardizzazione dei dati, dall’interoperabilità, dalle competenze professionali e dall’integrazione nei percorsi assistenziali. L’IA può pertanto rappresentare sia uno strumento di supporto decisionale clinico sia una leva di innovazione organizzativa, pur richiedendo ulteriori validazioni su popolazioni più ampie ed eterogenee.
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