Tumore alla prostata, l'IA per evitare le biopsie inutili

L'Intelligenza Artificiale per migliorare la diagnosi del tumore della prostata ed evitare biopsie inutili, con vantaggi sostanziali per i pazienti e per il sistema sanitario, grazie alla riduzione dei costi. È l'obiettivo del progetto Flute (Federate Learning and mUlti-party computation Techniques for prostatE cancer) che vuole sviluppare uno strumento di IA all'avanguardia per la diagnosi di questa neoplasia maschile, la seconda più comunemente diagnosticata negli uomini in tutto il mondo, con una stima di 1,4 milioni di nuovi casi nel 2020. In Italia, nel 2022, sono state 40.500 le diagnosi di questo tumore, il più frequente negli uomini nel nostro Paese.
    Flute è un'iniziativa finanziata nell'ambito del programma quadro Horizon Europe: la Commissione Europea ha concesso un finanziamento totale di 7 milioni di euro per un consorzio della durata di 3 anni che comprende un team interdisciplinare di 11 partner. L'unico italiano è l'Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori 'Dino Amadori' di Meldola. "La sopravvivenza a 5 anni nel tumore della prostata in Italia supera il 90% e abbiamo a disposizione diversi strumenti che spaziano dalla chirurgia alla chemioterapia alla radioterapia alle terapie mirate fino alla medicina nucleare - spiega Giovanni Martinelli, Direttore Scientifico dell'Istituto 'Dino Amadori' -. La cura di questa neoplasia richiede un approccio multidisciplinare, in cui è necessario comprendere da oggi anche l'IA". Uno degli obiettivi di Flute è "validare il modello di Federated Learning nella cura del tumore della prostata - afferma Nicola Gentili, principal investigator del progetto Flute -. Il Federated Learning è una tecnica di Machine Learning collaborativo capace di sfruttare le conoscenze presenti in più banche dati, senza la necessità di metterle in comune. In questo modo i dati rimangono all'interno dei centri che li possiedono, in totale sicurezza, e vengono utilizzati per creare un modello predittivo comune, cioè un algoritmo condiviso". Gli 11 membri del consorzio sono costituiti da tre partner clinici e di dati provenienti da Paesi distinti, tre piccole medie imprese tecnologiche, tre partner di ricerca tecnologica, un partner legale/etico e un'organizzazione di standardizzazione. Le diverse competenze dei membri del consorzio garantiranno un'attuazione completa ed efficace del progetto.