Abstract
I pazienti con metastasi ossee rappresentano un problema crescente per il nostro sistema sanitario. L’osso è il terzo sito più colpito per localizzazione metastatica, dopo polmone e fegato, con cancro al seno e alla prostata che rappresentano quasi il 70% dei tumori primari. L'intelligenza artificiale, e in particolare il machine learning e il deep learning (DL) sono strumenti promettenti per l'elaborazione di dati che possano supportare decisioni cliniche complesse come quelle riguardanti i pazienti affetti da metastasi ossee. La migliore prognosi offerta dalle attuali terapie e una più lunga aspettativa di vita fanno sì che la gestione del tumore osseo metastatico sia un problema in continua crescita. In questo campo il rischio di undertreatment o overtreatment è molto comune provocando sia un aumento della spesa per il sistema sanitario che un possibile disagio ai pazienti. Diversi medici specialisti come oncologi, chirurghi ortopedici, radioterapisti, radiologi interventisti, medici palliativi sono coinvolti nella scelta del trattamento. Il dolore e il rischio di frattura del segmento osseo coinvolto sono tra i problemi principali del paziente affetto da metastasi ossee. La sua qualità di vita è fortemente influenzata dalle fratture patologiche e non solo dagli effetti collaterali dei farmaci antitumorali. La variabilità con cui si può presentare il tumore e il parere dei diversi professionisti coinvolti fanno sì che lo sviluppo di un sistema di supporto decisionale (DSS) per prevedere il rischio di frattura in pazienti con metastasi ossee possa essere uno strumento efficace nella scelta del trattamento più idoneo evitando undertreatment o overtreatment. L’obiettivo principale è sviluppare un DSS per la previsione del rischio di frattura che riesca a tenere conto sia dei dati clinici dei pazienti che delle immagini diagnostiche (esempio TAC, RMN, Rx). Lo sviluppo di un DSS con tali caratteristiche presenta sfide specifiche e molto complesse che sono oggetto del progetto. Un ulteriore obiettivo è quello di sviluppare un sistema per la previsione della sopravvivenza del paziente che tenga conto di dati clinici e radiologici ritenuti di rilevanza particolare. Risultati attesi: identificare e risolvere le criticità per lo sviluppo un nuovo DSS basato su DL che sia affidabile e facile da usare per aiutare i medici nel loro processo decisionale riguardo i pazienti affetti da metastasi ossee. Questo DSS permetterà una valutazione del rischio di frattura e della sopravvivenza costituendo un valido supporto per rendere le decisioni dei diversi medici più personalizzate e centrate sul paziente. In questo modo si avrà una ricaduta positiva sia sulla qualità della vita dei pazienti sia sui costi per il sistema sanitario.
Project details
Unibo Team Leader: Davide Maria Donati
Unibo involved Department/s:
Dipartimento di Scienze Biomediche e Neuromotorie
Coordinator:
ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna(Italy)
Total Eu Contribution: Euro (EUR) 194.861,00
Total Unibo Contribution: Euro (EUR) 102.000,00
Project Duration in months: 24
Start Date:
16/10/2023
End Date:
28/02/2026
