La digitalizzazione dei processi sanitari sta trasformando in modo progressivo la medicina diagnostica, soprattutto in ambito oncologico.
Secondo dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, il cancro rappresenta una delle principali cause di morte a livello globale, con oltre 19 milioni di nuovi casi ogni anno. In questo scenario, migliorare precisione, rapidità e standardizzazione delle diagnosi diventa una priorità.
È in questa direzione che si inserisce il progetto Bianca, nato dalla collaborazione tra l’Istituto Europeo di Oncologia (IEO) e Laife Reply, società del Gruppo Reply specializzata in soluzioni di Intelligenza Artificiale per la sanità.
Una biobanca digitale per l’anatomia patologica
Il progetto Bianca è tra le prime iniziative in Italia orientate alla creazione di una biobanca digitale su larga scala basata su sistemi di Intelligenza Artificiale, integrata direttamente nei processi diagnostici clinici.
L’obiettivo consiste nel trasformare il tradizionale flusso di gestione dei campioni istopatologici in un ecosistema digitale completo, capace di accompagnare ogni fase: dalla raccolta del campione alla sua analisi istologica e molecolare.
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Il progetto è stato selezionato nel bando “Accordi per l’Innovazione” promosso dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT), elemento che ne rafforza la rilevanza istituzionale e scientifica. Avviato a fine 2024, avrà una durata complessiva di 30 mesi e si trova attualmente a metà del percorso.
Come funziona la digitalizzazione dei vetrini
Il cuore dell’iniziativa è la digitalizzazione dei vetrini istopatologici attraverso scanner di ultima generazione, in grado di produrre immagini ad altissima risoluzione dei tessuti biologici.
Queste immagini vengono archiviate e rese disponibili su una piattaforma digitale su cui si sviluppano algoritmi di Intelligenza Artificiale progettati per:
- analizzare automaticamente le immagini;
- supportare il patologo nell’interpretazione istologica;
- formulare ipotesi clinico-diagnostiche;
- integrare dati molecolari e clinici strutturati.
L’archivio storico della Biobanca IEO, costituito nel corso degli anni, è attualmente in fase avanzata di digitalizzazione. Questo patrimonio rappresenta una base di dati di grande valore per l’addestramento dei modelli algoritmici.
Algoritmi auto-annotanti e approccio multimodale
Uno degli elementi innovativi del progetto riguarda l’utilizzo di sistemi di auto-annotazione. Si tratta di meccanismi capaci di etichettare automaticamente i reperti patologici nelle immagini digitali, riducendo il carico manuale dei clinici e accelerando il processo di addestramento degli algoritmi.
Parallelamente, il team sta esplorando l’impiego di algoritmi multimodali, in grado di combinare:
- immagini istopatologiche digitali;
- dati clinici strutturati;
- informazioni molecolari.
Questo approccio permette di identificare nuovi biomarcatori e di predire informazioni che oggi richiedono test complessi e costosi. L’obiettivo è ridurre tempi e costi diagnostici, mantenendo elevati standard di accuratezza e riproducibilità.
Impatto sulla qualità diagnostica e sul sistema sanitario
Integrare l’Intelligenza Artificiale nella routine dell’anatomia patologica significa migliorare:
- standardizzazione della diagnosi;
- riproducibilità dei risultati;
- efficienza del flusso di lavoro;
- tempi di refertazione.
Un sistema digitalizzato consente inoltre di rendere scalabile il modello, offrendo potenzialmente strumenti avanzati anche a ospedali di dimensioni minori. Il progetto mira infatti a costruire un framework industrializzabile, trasferibile ad altre realtà sanitarie.
Un ulteriore aspetto riguarda la formazione: la progressiva integrazione di strumenti digitali e algoritmici favorisce la nascita di una nuova generazione di patologi con competenze morfologiche, molecolari e digitali integrate.
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Uno scenario in evoluzione
Il progetto Bianca si inserisce in un contesto più ampio di evoluzione della digital pathology, settore in crescita a livello internazionale. L’integrazione strutturata tra ricerca, tecnologia e pratica clinica rappresenta un passaggio chiave per sostenere una diagnosi oncologica più precisa e personalizzata.
Se i risultati attesi verranno confermati, la digitalizzazione della biobanca potrebbe diventare un modello replicabile, contribuendo a rendere la diagnostica oncologica più efficiente, trasparente e sostenibile.
Fonti
- Agenzia Internazionale per la Ricerca sul Cancro (IARC) e WHO - Latest global cancer data: Cancer burden rises to 19.3 million new cases and 10.0 million cancer deaths in 2020
- Istituto Europeo di Oncologia IEO - L’anatomia patologica entra nell’era digitale