Si chiama S-Race, al San Raffaele l'Ai sui dati clinici è già realtà

All’ospedale San Raffaele – Gruppo San Donato – un’equipe di ricercatori e scienziati guidata da Carlo Tacchetti e Antonio Esposito, coordinatori del programma strategico di AI dell’Università Vita-Salute San Raffaele, è riuscita a “piegare” l’Intelligenza artificiale al più importante bisogno del genere umano: la salute. In tandem con Microsoft, il gruppo di lavoro ha elaborato una serie di modelli – frutto di un’analisi prodotta dall’Ai in grado di “fotografare” fin nei dettagli le condizioni di salute di pazienti con le stesse patologie. “Si chiama S-Race – conferma il professor Esposito – ed è una piattaforma digitale avanzata, progettata per raccogliere, classificare, standardizzare e analizzare una vasta quantità di dati sanitari reali (real world data) provenienti dall’ospedale, garantendo il pieno rispetto delle normative sulla privacy. L’obiettivo principale è sviluppare modelli predittivi per la prognosi e la risposta a terapie specifiche per ogni individuo. Questi modelli fungeranno da supporto all’esperienza dei medici, permettendo una personalizzazione senza precedenti della diagnosi e del trattamento di numerose patologie. Attualmente, la piattaforma integra già 21 progetti dedicati a diversi ambiti clinici tra cui oncologia, malattie cardiovascolari e metaboliche, cure intensive e neuroscienze. Anche il settore dell’imaging diagnostico beneficerà di questa tecnologia, ottimizzando l’analisi e l’interpretazione dei dati”.

“L’idea di S-Race, spiega al Foglio il professor Tacchetti, “è nata durante i difficili anni della pandemia di COVID-19. Nel 2020, di fronte all’enorme afflusso di pazienti, il San Raffaele ha chiesto la collaborazione di Microsoft per creare un modello predittivo. Questo modello, in soli 30 minuti dall’arrivo del paziente in accettazione, ci permetteva di sapere se doveva essere ricoverato a causa della gravità delle sue condizioni o poteva tornare a casa in breve tempo. Microsoft ha messo a disposizione un gruppo di tecnici negli Usa, uno in Europa e uno in Italia, noi abbiamo messo in campo la nostra squadra, con tutti i dati disponibili e in breve tempo abbiamo definito un modello che con 5 parametri predittivi consentiva al medico di definire l’alto rischio o meno del paziente”. Durante questo processo, il team ha sviluppato protocolli standardizzati e procedure in linea con le normative e le raccomandazioni per un uso responsabile dell’Ai. Così è nato il primo prototipo di S-Race, una piattaforma sicura, certificata e in grado di sviluppare modelli, seguendo i principi dell’Ai responsabile e spiegabile. Operativa da giugno 2024, S-Race è unica al mondo nella sua capacità di estrarre dati dalle principali banche dati ospedaliere, comprese le cartelle cliniche, classificarli secondo le ontologie mediche internazionali e utilizzarli per sviluppare modelli sia “black box” che “white box” (ne parleremo più avanti).

Cerchiamo di mettere a fuoco cosa ha portato i ricercatori del San Raffaele a questa scelta, anche per capire chi comanda: la medicina o l’intelligenza artificiale? “In ingegneria, due più due fa sempre quattro – prosegue Tacchetti – ma in medicina questo non vale, esiste un delta di incertezza dovuto alla parziale conoscenza del corpo umano e all’esistenza di variabili sconosciute. Questo rende ogni paziente unico, anche con patologie apparentemente identiche. La sfida attuale è identificare le variabili che rendono il paziente A diverso dal paziente B, per fornire una diagnosi, una prognosi e una terapia più accurate”. L’enorme quantità di dati sanitari generati ogni anno (con una crescita del 36 per cento a livello mondiale) rende l’Ai uno strumento indispensabile per l’analisi. Non solo, il punto qual è: il tempo a disposizione dei medici. Un oncologo ha 20 minuti per fare una visita (convenzione regionale), dare la terapia e scrivere la cartella clinica, quindi ho bisogno di aiuto e per analizzare tutti i dati disponibili ho bisogno dell’intelligenza artificiale. “E qui entra in campo S-Race, che affronta questa sfida utilizzando due approcci principali per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale: il modello a ‘scatola nera’, dove offro al computer una serie di dati e lui mi fornisce una soluzione senza spiegare il ragionamento seguito e quindi non so perché un paziente  va  a destra e uno va a sinistra. Questo approccio, pur efficace, presenta una minore ‘spiegabilità’, che è cruciale in medicina perché per motivi di responsabilità il medico deve spiegare al paziente la terapia proposta”.

E il modello a “scatola bianca? “Invece è simile a un albero decisionale, che mi permette di seguire il percorso logico dell’algoritmo, offrendo maggiore trasparenza e comprensione. Qui al San Raffaele, sono state definite procedure standard che combinano entrambi gli approcci, integrando le domande cliniche con le capacità dell’AI” – conclude Tacchetti. Grazie a un finanziamento complementare al Pnrr (D34Health - Digital driven diagnostics, prognostics and therapeutics for sustainable health care), alle dovute condizioni, la piattaforma S-Race è esportabile e sarà presto disponibile per altri centri attraverso un sistema “federato”. Questo indica un futuro in cui l’Ai sarà un alleato sempre più prezioso per la medicina, supportando i medici nel prendere decisioni informate e personalizzate, ma senza sostituire l’esperienza e il giudizio umano. Per concludere possiamo dire: medicina batte Ai, due a uno.