Dalla sua istituzione nel 2007, il Consiglio europeo della ricerca (Erc) ha investito più di due miliardi di euro nella ricerca sull’intelligenza artificiale. È uno dei dati contenuti nel rapporto a cura dell’Erc che analizza 1.048 progetti finanziati dall’ente. Di questi 238 riguardano il settore della sanità con studi nell’ambito della pratica clinica.

Questi progetti includono l’automazione dell’analisi delle immagini, dei processi diagnostici, della previsione dei rischi e del supporto terapeutico o decisionale. Inoltre, si occupano di applicazioni in chirurgia, salute mentale e ricerca sul cancro.

Un numero consistente di progetti è dedicato alla ricerca biomedica, dalla scoperta di farmaci, all’elaborazione di dati omici e alla medicina personalizzata. Alcuni sono classificati come generali, concentrandosi sulla ricerca fondamentale. Infine, un sottoinsieme di progetti rientra nella categoria tecnologia assistiva e robotica, tra cui il monitoraggio e l’autogestione dell’assistenza sanitaria, le tecnologie mediche e chirurgiche e le iniziative di salute pubblica come il monitoraggio epidemiologico digitale, valutazione della prevalenza delle malattie e la salute ambientale e occupazionale.

Entrando nel dettaglio di alcune iniziative si segnala lo studio relativo alla depressione che colpisce circa quaranta milioni di persone in Europa, con molti giovani che sperimentano periodi prolungati di stati depressivi.

Due esempi: Warn-D e AI CUrES

Guidato da Eiko Fried dell’Università di Leiden, Warn-D ha l’obiettivo di sviluppare un sistema di allerta precoce personalizzato per la depressione, al fine di identificare i giovani adulti a rischio e facilitare un intervento tempestivo. Il progetto prevede il monitoraggio di duemila studenti nei Paesi Bassi per due anni utilizzando una valutazione momentanea ecologica (Ema) basata su smartphone e dati fenotipici digitali basati su smartwatch per misurare umore, ansia, stress, disturbi, sonno e attività. I dati raccolti saranno utilizzati per costruire il modello di previsione Warn-D utilizzando tecniche di apprendimento automatico all’avanguardia.

Altro progetto è AI CUrES Proof of Concept guidato da Valentina Cauda del Politecnico di Torino. Lo studio si concentra sulla diagnosi precoce delle metastasi tumorali attraverso un approccio predittivo e in tempo reale. L’obiettivo è di prevedere i potenziali esiti dei pazienti e assistere nell’implementazione di terapie preventive tempestive.

Saranno impiegati agenti nanometrici per etichettare le vescicole extracellulari (EVs) prodotte dai tumori e le immagini di queste Ev (raccolte attraverso una tecnologia di bioimmagine multimodale) saranno analizzate utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. L’obiettivo è prevedere lo sviluppo di metastasi. La ricerca si basa su precedenti studi sui nanomateriali per la somministrazione di farmaci, targeting delle cellule tumorali e bioimmagine.