Atropos Health sta collaborando con Novartis per sviluppare e valutare diversi modelli di intelligenza artificiale volti a identificare le persone con emoglobinuria parossistica notturna
Atropos Health sta collaborando con Novartis per sviluppare e valutare diversi modelli di intelligenza artificiale volti a identificare le persone che non sono consapevoli di avere una malattia rara, con l’obiettivo di ridurre i tempi necessari per diagnosticare tali casi.
Inizialmente, la partnership si concentrerà sull’emoglobinuria parossistica notturna (PNH), una condizione in cui il sistema immunitario di una persona attacca i propri globuli rossi. L’azienda farmaceutica commercializza iptacopan, il primo farmaco orale in monoterapia approvato per la PNH.
La startup californiana ha già sviluppato un algoritmo addestrato su cartelle cliniche longitudinali e dati reali per segnalare possibili casi di PNH. Lo strumento, integrabile nei sistemi sanitari, è progettato per accelerare il percorso dei pazienti dalla segnalazione dei sintomi alla diagnosi e al trattamento.
“La creazione di modelli di intelligenza artificiale testati e addestrati su dati reali di alta qualità è davvero la prossima frontiera della medicina di precisione”, ha affermato il dottor Brigham Hyde, amministratore delegato e cofondatore di Atropos Health. “L’accuratezza dei modelli riduce le congetture e i pazienti che possono sottoporsi ai test prima vivono un’esperienza che può cambiare la loro vita. Per gli operatori sanitari e i sistemi sanitari, tempi più rapidi per la diagnosi e il trattamento equivalgono a una maggiore soddisfazione dei pazienti”.
L’obiettivo della collaborazione strategica è quello di costruire e pubblicare modelli di individuazione dei pazienti volti a ridurre il tempo che intercorre tra i sintomi iniziali e i test, la diagnosi e il trattamento. I modelli creati da Atropos Health nell’ambito di questa collaborazione saranno implementati in tutti i membri del sistema sanitario dell’Atropos Evidence Network e saranno integrati senza soluzione di continuità nel punto di cura per migliorare l’esperienza degli operatori sanitari e dei pazienti. Attraverso questa collaborazione, Atropos Health costruirà modelli addestrati su dati reali (RWD) provenienti dall’Atropos Evidence Network, che include GENEVA OS.
“In Novartis, ci impegniamo a fornire un impatto significativo per i pazienti. Accelerare la diagnosi e il trattamento attraverso l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico ha il potere di migliorare significativamente i risultati dei pazienti, consentendo un accesso più rapido alle cure appropriate”, ha affermato Rodney Gillespie, responsabile di oncologia, Novartis US. “La nostra collaborazione con Atropos Health per sviluppare un modello di intelligenza artificiale per l’identificazione della PNH incarna questo impegno, poiché promuove la salute di precisione, consentendo potenzialmente una diagnosi più precoce”.
Altri modelli di IA sviluppati nell’ambito della partnership saranno addestrati su dati reali provenienti dall’Atropos Evidence Network, supportati dal sistema operativo GENEVA dell’azienda. Il sistema risiede all’interno dell’ambiente cloud dell’ospedale, dove trasforma le cartelle cliniche in cronologie ricercabili della storia del paziente. I medici possono consultare queste cronologie per cercare modelli ricorrenti nei sintomi, nei risultati di laboratorio o nei trattamenti, con il sistema che estrae dati anonimizzati da più fonti senza spostare informazioni sensibili. Atropos afferma che questa configurazione consente ai sistemi sanitari di generare evidenze in pochi minuti anziché in giorni, rendendo più facile individuare i pazienti che potrebbero trarre beneficio da test precoci.
Per la PNH, la velocità è fondamentale. La malattia colpisce da 10 a 20 persone su un milione in tutto il mondo, ma i pazienti spesso aspettano un anno, e in alcuni casi più di cinque, per ottenere una diagnosi. I sintomi variano e coinvolgono più sistemi organici, motivo principale per cui la diagnosi viene spesso ritardata fino a quando il paziente raggiunge i 30 o 40 anni. Una diagnosi precoce potrebbe ridurre il rischio di complicanze come coaguli di sangue e danni agli organi.
“La creazione di modelli di intelligenza artificiale testati e addestrati su dati reali di alta qualità è davvero la prossima frontiera della medicina di precisione”, ha affermato Hyde, aggiungendo che l’accuratezza dei modelli potrebbe aiutare a ridurre le congetture dei medici, dando ai pazienti la possibilità di sottoporsi a test più rapidamente e migliorando potenzialmente la loro esperienza di cura.
La collaborazione estende il lavoro di Atropos applicando la sua tecnologia oltre la ricerca e nella medicina quotidiana. A gennaio, l’azienda ha siglato un accordo con MSD per utilizzare GENEVA OS per lo sviluppo di farmaci, generando prove reali e replicando studi. Atropos ha anche collaborato con Scipher Medicine e altre organizzazioni nell’ambito di un’iniziativa più ampia volta a verificare se le piattaforme di dati reali possano accelerare sia la ricerca che l’assistenza clinica.