Trasformare l’AI in strumento clinico

Dalla promessa dell’intelligenza artificiale alla sua applicazione concreta in ambito sanitario, il passo è tutt’altro che scontato. Tra modelli matematici, grandi moli di dati clinici e rigorosi processi di validazione, trasformare la ricerca in uno strumento utile per medici e pazienti resta una delle sfide più complesse della tecnologia contemporanea. È proprio in questo spazio, dove l’innovazione rischia spesso di fermarsi sulla carta, che si inserisce Image-driven predictive tools for neurological disorders, il progetto sviluppato da Simone Cammarasana e Giuseppe Patanè all’interno dello Spoke 2 dell’Ecosistema RAISE.

Il progetto affronta un nodo cruciale: come rendere affidabili, interoperabili e realmente utilizzabili i dati biomedici all’interno di dispositivi e sistemi a supporto della diagnosi. L’elemento distintivo non è solo l’avanzamento tecnologico, ma l’approccio fortemente orientato all’impatto: ricerca progettata fin dall’inizio per dialogare con aziende biomedicali e strutture sanitarie, misurandosi con i vincoli, le esigenze e le responsabilità del contesto clinico reale.

In un momento storico in cui la sanità digitale promette molto ma fatica a tradurre l’innovazione in pratica quotidiana, il lavoro portato avanti nello Spoke 2 di RAISE rappresenta un esempio concreto di come matematica, data science e collaborazione con l’industria possano convergere verso soluzioni che non restano nei laboratori, ma arrivano dove servono davvero.

«L’idea esisteva da tempo», spiega Simone Cammarasana. «RAISE ci ha offerto l’opportunità di entrare in contatto diretto con aziende biomedicali e strutture ospedaliere, e soprattutto di colmare un tassello per noi fondamentale: la validazione clinica e industriale, insieme alla condivisione dei dati».

L’obiettivo iniziale era chiaro: costruire pipeline di lavoro più articolate, capaci di andare oltre la ricerca applicata fine a sé stessa. «Volevamo sviluppare metodologie di analisi e trattamento dei dati clinici, immagini radiologiche come ecografie e risonanze, ma anche cartelle cliniche, e inserirle nei dispositivi utilizzati quotidianamente in ospedale», racconta Cammarasana. «Il traguardo era vedere questi strumenti effettivamente adottati dai medici e ricevere da loro un riscontro diretto».

Il progetto si muove proprio in questa direzione: migliorare la capacità di supporto alla diagnosi, rendere più accurata l’individuazione delle patologie e affinare i processi decisionali clinici. «Il valore aggiunto sta nel dialogo continuo tra ricerca, industria e pratica medica», sottolinea.

Alla domanda se il progetto abbia raggiunto gli obiettivi prefissati, la risposta è articolata. «Abbiamo portato a termine una parte di validazione industriale e una parte di validazione clinica. Il percorso che porta all’integrazione completa di una tecnologia in un macchinario utilizzato in ospedale, però, supera per durata e complessità l’orizzonte di un progetto triennale. Entrano in gioco passaggi cruciali come le validazioni estese e i comitati etici, che richiedono tempi più lunghi».

Questo non rappresenta un punto di arrivo, ma un punto di partenza. «RAISE ha dato una spinta importante: ha fatto emergere nuove idee e ha rafforzato il lavoro in corso, che ora richiede ulteriori sviluppi, sia da parte nostra sia attraverso collaborazioni esterne».

Ed è proprio la collaborazione uno degli aspetti più riusciti dell’esperienza. «La creazione di un network è stata fondamentale. Senza un contesto come RAISE, con spazi e obiettivi condivisi, collaborare tra enti così diversi sarebbe stato molto più complesso». La contaminazione di competenze, esigenze e linguaggi rappresenta, secondo Cammarasana, uno dei punti di forza dello Spoke 2.

Nel lavoro in ambito sanitario, però, una delle sfide principali riguarda l’accesso ai dati sensibili. «La gestione dei dati clinici resta una questione complessa. Le tempistiche non sono rapide e i vincoli di utilizzo sono stringenti». Per Cammarasana si è trattato della prima esperienza di condivisione strutturata di dati con il mondo clinico-industriale: un processo delicato, che richiede mediazioni e regole chiare.

Simone ha anche partecipato a RAISE Up, il programma di mentorship e trasferimento tecnologico dell’ecosistema RAISE pensato per accompagnare i team di ricerca verso la valorizzazione imprenditoriale dei propri risultati , che gli ha aperto una prospettiva diversa rispetto al lavoro accademico tradizionale. Il percorso, orientato allo sviluppo di idee basate su robotica e intelligenza artificiale e al dialogo con imprese e investitori, ha messo i ricercatori a confronto con logiche, linguaggi e obiettivi tipici del mondo startup.

«È stato un approccio distante dal nostro modo abituale di lavorare», racconta. «Molto stimolante per chi immagina una traiettoria imprenditoriale, meno immediato per chi si riconosce pienamente nel percorso della ricerca». Anche in questo caso, però, il valore del confronto è emerso con chiarezza: osservare come le idee vengono raccontate a investitori e stakeholder, e misurarsi con le dinamiche del mercato, ha contribuito a definire meglio competenze, aspettative e identità professionale.

Guardando al futuro e al possibile ingresso sul mercato delle tecnologie sviluppate, Cammarasana mantiene uno sguardo realistico. «Abbiamo migliorato metodologie esistenti applicate a problemi clinici già affrontati quotidianamente. Il mercato, da questo punto di vista, è pronto». Restano però aperte questioni più ampie, come il grado di accettazione dell’intelligenza artificiale in ambito ospedaliero e i necessari passaggi di validazione clinica. «Non parliamo di tempi immediati, ma nemmeno di orizzonti troppo lontani: il percorso è graduale e richiede solidità».

In definitiva, il progetto mostra come la ricerca possa avvicinarsi alla pratica clinica senza perdere rigore, costruendo ponti concreti tra dati, tecnologia e cura. Un processo che RAISE ha saputo accelerare, mettendo in relazione mondi diversi attorno a un obiettivo comune.

Scopri di più sul progetto RAISE, ascolta (o guarda) il podcast “Incontri con il futuro”