Due centri clinici, il Policlinico Giaccone di Palermo e l’Istituto Humanitas di Milano, sono stati individuati come poli di riferimento per un progetto della Società Italiana dell’Obesità (SIO) che punta a raccogliere e analizzare dati clinici e biologici per sviluppare modelli di intelligenza artificiale applicati alla gestione dell’obesità.
L’obiettivo è creare una base dati che possa essere utilizzata per costruire il cosiddetto “gemello digitale”, una copia virtuale del paziente sulla quale simulare strategie di prevenzione e cura prima di applicarle nella pratica clinica. Il concetto si basa sull’idea che ogni persona possa essere rappresentata da un insieme di dati in grado di evolversi nel tempo e di confrontarsi con milioni di altri profili per individuare percorsi terapeutici personalizzati.
Secondo quanto spiegato dalla SIO, per arrivare a questo risultato è necessario integrare dati clinici, metabolici e, dove disponibili, dati “omici”, cioè provenienti da genomica, proteomica e metabolomica. “Oggi chi possiede dati di qualità possiede una straordinaria ricchezza scientifica”, ha dichiarato Roberto Vettor, presidente della SIO.
La raccolta dei dati servirà a migliorare la precisione degli algoritmi, a descrivere le caratteristiche delle persone con obesità, a studiare la risposta alle terapie e a identificare chi ha un rischio maggiore di sviluppare complicanze o comorbidità. Silvio Buscemi, coordinatore del progetto, ha sottolineato che la creazione di una banca dati italiana è necessaria perché gli algoritmi sviluppati su popolazioni diverse possono non essere applicabili direttamente alla popolazione italiana.
I dati raccolti saranno trasformati in dati sintetici per tutelare la riservatezza dei pazienti e la raccolta potrà essere aggiornata nel tempo includendo nuovi parametri e fattori comportamentali.
L’intelligenza artificiale, secondo gli esperti coinvolti nel progetto, non deve sostituire il medico ma aiutarlo a elaborare una quantità di informazioni che nessun essere umano potrebbe analizzare contemporaneamente. L’obesità, infatti, non è una malattia uniforme: persone con lo stesso indice di massa corporea possono avere profili biologici, comportamentali e risposte terapeutiche molto diverse.
