La digitalizzazione dei processi diagnostici entra in una nuova fase con Bianca, il progetto congiunto avviato dalla Divisione di Anatomia Patologica dell’Istituto Europeo di Oncologia e da Laife Reply per la creazione della prima biobanca digitale basata su intelligenza artificiale integrata nella pratica clinica. L’iniziativa segna un passaggio strutturale per l’anatomia patologica oncologica italiana, portando la digitalizzazione dei campioni istopatologici su scala industriale e rendendola parte del flusso diagnostico quotidiano.
Dalla biobanca fisica a un ecosistema digitale end-to-end
Bianca nasce con l’obiettivo di trasformare il flusso tradizionale dei campioni istopatologici in un ecosistema digitale completo, capace di rendere l’analisi più efficiente, scalabile e riproducibile. Il progetto prevede la digitalizzazione dei vetrini tramite scanner di ultima generazione in grado di generare immagini di tessuti ad altissima risoluzione, creando una base dati strutturata su cui addestrare algoritmi di intelligenza artificiale a supporto dell’attività diagnostica dei patologi.
Selezionato nel bando “Accordi per l’Innovazione” promosso dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy, Bianca si inserisce in una collaborazione ormai consolidata tra IEO e Reply, rafforzando l’integrazione tra ricerca e attività clinica di routine. La biobanca digitale non è concepita come un archivio statico, ma come una piattaforma dinamica che alimenta lo sviluppo continuo di modelli algoritmici applicati alla diagnosi oncologica.
Algoritmi di AI e auto-annotazione per accelerare la diagnosi
Avviato a fine 2024 e con una durata complessiva prevista di 30 mesi, il progetto ha già raggiunto una fase avanzata. L’archivio di campioni istopatologici raccolti nel corso degli anni dalla Biobanca IEO è in piena fase di digitalizzazione, mentre Laife Reply lavora con il team congiunto di Anatomia Patologica e Sistemi Informativi dell’istituto all’addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale su diverse tipologie di tumori.
Un elemento distintivo di Bianca è l’introduzione di soluzioni algoritmiche basate su meccanismi di auto-annotazione, in grado di etichettare automaticamente i reperti patologici sulle immagini digitali. Questo approccio riduce in modo significativo il carico manuale per i clinici, accelera i tempi di addestramento dei modelli e ne migliora la precisione, rendendo il sistema replicabile su larga scala e potenzialmente adottabile anche da strutture sanitarie di dimensioni più contenute.
Multimodalità e nuovi biomarcatori
Il progetto esplora inoltre l’impiego di algoritmi multimodali capaci di combinare immagini istopatologiche e dati clinici strutturati. L’obiettivo è l’identificazione e l’analisi di nuovi biomarcatori, con attività di ricerca già in corso su specifiche patologie. In questo contesto, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per predire informazioni che oggi richiedono test complessi, con la prospettiva di ridurre tempi, costi e impatto sui pazienti.
Un cambio di paradigma per l’anatomia patologica
“BIANCA rappresenta un punto di svolta per l’anatomia patologica oncologica” ha dichiarato Nicola Fusco, Direttore della Divisione di Anatomia Patologica dello IEO. “L’integrazione della digitalizzazione e dell’AI consente di elevare in modo significativo la qualità, la standardizzazione e la riproducibilità della diagnosi, sia essa istopatologica o molecolare, ottimizzando l’intero flusso di lavoro, riducendo i tempi di refertazione, razionalizzando i costi e migliorando l’efficienza complessiva del servizio diagnostico per i nostri pazienti.” Secondo Fusco, Bianca contribuisce anche alla formazione di una nuova generazione di patologi con competenze ultra-specialistiche, capaci di coniugare expertise morfologico-molecolare e utilizzo avanzato di strumenti digitali e algoritmi di AI.
Un modello scalabile per il sistema sanitario
Dal punto di vista industriale, Bianca è pensato come un framework scalabile e industrializzabile. “Con BIANCA stiamo collaborando con lo IEO per supportare l’evoluzione dell’anatomia patologica in ambito oncologico” ha sottolineato Carlo Malgieri, Partner di Laife Reply. “Non si tratta solo di applicare l’intelligenza artificiale a singoli casi, ma di costruire un modello pensato per essere offerto anche a ospedali e realtà sanitarie di minori dimensioni, integrando digitalizzazione dei campioni, algoritmi avanzati e infrastrutture di analisi ad alte prestazioni.” Un approccio che punta a garantire trasparenza ed explainability, elementi chiave per rendere affidabili e utilizzabili in clinica le decisioni suggerite dagli algoritmi.
Nel contesto italiano, Bianca rappresenta un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale possa essere integrata nei processi sanitari in modo strutturato, andando oltre la sperimentazione puntuale e ponendo le basi per un’evoluzione sostenibile della diagnostica oncologica supportata dai dati.
