AI-PRO and AI-DEA: Artificial Intelligence for Patient-Reported Outcomes and Deployment of EPC Access.
Progetto Il presente progetto si propone di far progredire la gestione clinica dei pazienti con mieloma multiplo (MM) attraverso lo sviluppo e la validazione di due modelli innovativi basati sull'intelligenza artificiale (IA): AI-PRO (IA per i Patient-Reported Outcomes) e AI-DEA (IA per l'Implementazione dell'Accesso alle Cure Palliative Precoci - Early Palliative Care, EPC). Questi modelli sono specificamente progettati per migliorare l'integrazione dei Risultati Riferiti dal Paziente (PRO) e delle Cure Palliative Precoci (EPC) nella pratica clinica di routine, affrontando due bisogni critici insoddisfatti: la limitata utilità predittiva dei PRO attuali e la sotto-utilizzazione dei servizi di EPC.
AI-PRO, un modello avanzato basato sul Reinforcement Learning con architettura Transformer, combina la capacità interpretativa dei Transformer con l'ottimizzazione iterativa del Reinforcement Learning. AI-PRO ottimizzerà la selezione, l'interpretazione e il valore prognostico dei PRO integrando dati longitudinali riportati dai pazienti con altri dati clinici non strutturati (ad esempio, risultati di laboratorio e diagnostici, lettere cliniche, trascrizioni di interviste). Sarà addestrato su un set di dati retrospettivo di 500 pazienti con MM e validato sia retrospettivamente che prospetticamente su una coorte di 650 pazienti con MM. AI-PRO affinerà gli strumenti PRO eliminando gli elementi ridondanti, identificando i sintomi clinicamente informativi e collegandoli alla progressione della malattia. Rileverà inoltre le incongruenze tra i sintomi riportati dai pazienti e le osservazioni cliniche, monitorerà le dinamiche dei sintomi nel tempo e scoprirà raggruppamenti di sintomi basati sullo stadio della malattia e sulla risposta al trattamento. I meccanismi di spiegabilità intrinseci al modello Transformer permetteranno ai clinici di visualizzare gli elementi PRO più informativi e le interazioni che guidano le previsioni del modello, facilitando la fiducia e l'usabilità clinica.
AI-DEA, basandosi sui risultati di AI-PRO, predirà il momento ottimale per l'avvio delle EPC su base individuale per ogni paziente. Sarà addestrato su una vasta coorte retrospettiva di 1.100 pazienti con MM e validato prospetticamente su 150 pazienti con MM. Integrando le dinamiche dei PRO con i marcatori molecolari e genetici della malattia, i profili di tossicità, le transizioni di trattamento previste e i vincoli del mondo reale (ad esempio, la disponibilità del personale EPC e il carico di pazienti), AI-DEA fornirà raccomandazioni clinicamente applicabili che supportano gli ematologi in un'area decisionale storicamente caratterizzata da incertezza e incoerenza.
I risultati attesi includono lo sviluppo di PRO di nuova generazione con utilità prognostica validata e uno strumento clinico per l'indirizzamento alle EPC, direttamente utilizzabile dai clinici.
Questo progetto è originale sia nella metodologia che nell'applicazione clinica. Trasforma i PRO in strumenti predittivi guidati dall'IA per il processo decisionale clinico e introduce un approccio nuovo, basato sui dati, per definire i tempi delle EPC in ematologia.
La proposta si basa su un solido lavoro preliminare condotto dal PI (Principal Investigator) e dal gruppo proponente, si avvale della collaborazione con la rete GIMEMA ed è pienamente allineata con la Missione "Cancer" di EU Horizon Europe.