Per la maggior parte delle patologie croniche, le associazioni mediche e gli esperti elaborano linee guida basate sulle evidenze scientifiche, indicando quali farmaci utilizzare e quando somministrarli, con l’obiettivo di aumentare l’efficacia delle cure e migliorare la qualità di vita dei pazienti.
Nella pratica, però, le linee guida sono difficili da gestire per i medici, che devono considerare molte variabili per ciascun caso. Nell’insufficienza cardiaca cronica, per esempio, entrano in gioco parametri come pressione sanguigna, frequenza cardiaca, funzionalità renale, elettroliti e patologie concomitanti. Inoltre, alcuni farmaci utili per il cuore possono avere effetti sui reni, rendendo necessario integrare anche indicazioni relative alle comorbidità.
Il progetto europeo Guide-AI coinvolge l’Università di Pavia ed è finanziato con 9,8 milioni di euro da una partnership pubblico-privata tra la European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations (EFPIA, i cui membri AstraZeneca, GSK e Takeda sono partner del progetto) e la Commissione Europea e nasce proprio per affrontare questa complessità.
GenAI per supportare i medici nella scelta dei trattamenti
L’obiettivo è sfruttare la GenAI per sviluppare dei navigator di linee guida. Strumenti basati su LLM che supportino i medici nell’individuare in modo rapido e preciso il trattamento più appropriato, in linea con le raccomandazioni delle linee guida.
«L’Università di Pavia coordinerà l’intera componente tecnologica e lo sviluppo dei Navigator», spiega Enea Parimbelli del Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione. «Il nostro Laboratorio di Informatica Biomedica Mario Stefanelli lavora su questi temi fin dagli anni ’90, con un focus su linee guida cliniche e supporto decisionale basato su evidenze».
Il progetto vede la partecipazione dell’Irccs Maugeri di Pavia che sarà la sede responsabile per la parte italiana dello studio relativamente alla sperimentazione clinica.
Quattro focus
Guide-AI si concentrerà su quattro patologie croniche molto diffuse in Europa, per le quali solo una piccola parte dei pazienti riceve trattamenti pienamente aderenti alle linee guida: scompenso cardiaco con frazione di eiezione ridotta, malattia renale cronica, broncopneumopatia cronica ostruttiva, asma. Il modello dei navigator potrà, tuttavia, essere adattato in futuro ad altre condizioni.
«Il tema dell’aderenza alle raccomandazioni è ancora centrale», aggiunge Parimbelli, «ma oggi, grazie all’intelligenza artificiale generativa, possiamo superare alcuni limiti dei sistemi precedenti, come la difficoltà di rappresentare conoscenze complesse nei rigidi schemi necessari alla loro trattazione computerizzata, la difficoltà nell’aggiornamento dei sistemi all’emergere di nuove evidenze mediche e la gestione delle eccezioni che molti casi reali di pazienti cronici necessitano».
Parallelamente, la stessa infrastruttura sarà usata per offrire ai pazienti strumenti informativi chiari e accessibili, che spieghino le scelte terapeutiche in modo a loro comprensibile, generate dalla stessa base di conoscenza che fornisce il supporto ai medici.
«Guide-AI è il primo progetto dell’Innovative Health Initiative (IHI) a cui partecipa l’Università di Pavia, unico ateneo italiano coinvolto nel consorzio di progetto. Le soluzioni sviluppate nei primi due anni saranno validate in uno studio clinico prospettico multicentrico, coordinato dall’Ospedale Universitario Charité di Berlino (coordinatore scientifico del progetto), con il coinvolgimento dell’Irccs Maugeri di Pavia, anch’esso alla sua prima partecipazione a un progetto IHI».
