La facility Real World Data (RWD) offre servizi di estrazione, analisi ed elaborazione di grandi volumi di dati attraverso tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale e machine learning. Essa, infatti, è specializzata nell’elaborazione di sistemi di estrazione automatizzata (Mini.Bot), sviluppo di modelli predittivi in grado di simulare situazioni cliniche complesse multidimensionali (Avatar), creazione di banche dati secondarie ad aggiornamento continuo e di bridge con altre banche dati, integrazione ed elaborazione di dati eterogenei, clinici, di laboratorio e di immagine (dati radiomici innovativi) e sviluppo di “Data Products” attraverso aggregazione e sintesi di Data Mart.
Il fine primario della facility è quello di offrire sistemi di supporto alla decisione clinica a beneficio della persona-paziente e della comunità, rendendo fruibili e facilmente interpretabili dai professionisti numerose informazioni altrimenti non disponibili.
Realizzazione di una piattaforma per l’erogazione di soluzioni di digital healthcare, basate su Data science ed Intelligenza Artificiale, rivolte alla ricerca e alla pratica clinica. SCOPRI DI PIÙ
Data Clustering
Tramite questo servizio si realizzano i data set clinici specializzati per patologia (‘Data Mart’) attraverso il collezionamento da diverse sorgenti, e l’integrazione per fornire una vista consistente centrata intorno al paziente. Il data set può includere sia dati retrospettivi che dati prospettici raccolti nell’ambito di uno studio clinico, ed integrare anche rilevazioni di sintomi e indicatori di qualità della vita, mediante dispositivi wearable come nel caso di Patient Reported Outcome Measures (PROMs) e di Patient Reported Experience Measures (PREMs). Il servizio di Data Clustering include una fase di ‘data discovery’ da dati non strutturati (ad esempio attraverso il text mining per i referti clinici) volti a trasformare i “dati” in “informazioni”, ed una serie di procedure di quality assurance per garantire la qualità e la consistenza dei dati integrati nel DataMart. Il servizio di Data Clustering è funzionale a: analisi descrittive; analisi statistiche, modelli predittivi di machine learning / intelligenza artificiale.
Modelli Predittivi - BOT
Una sequenza automatizzata di algoritmi informatici – che forniscono indicatori quantitativi (es. in forma di probabilità o incidenza percentuale) relativi ad esiti clinici di varia natura: ad esempio il rischio di evoluzione critica per patologie incombenti; la valutazione di efficacia di una terapia, o il rischio di insorgenza di comorbidità – questi sono i cosiddetti Clinical BOT; ed anche la valutazione dei processi più efficaci in termini di percorsi clinici, durata di un trattamento terapico, utilizzo di risorse critiche quali la terapia intensiva, esempi di Process BOT.
Modelli Predittivi - AVATAR
Modelli di rappresentazione sintetica di tipologie di pazienti (cosiddetti “pazienti virtuali” o “digital twins”) realizzati analizzando la storia clinica di gruppi di pazienti affini in termini di sintomi, aspetti demografici, evoluzione del quadro clinico; attraverso questa rappresentazione, anche in questo caso basandosi sull’analisi dati e storie cliniche per sviluppare sistemi di elaborazione della conoscenza, si classificano le potenziali risposte a trattamenti clinici per nuovi pazienti, creando la corrispondenza con il “paziente virtuale” che meglio rappresenta il quadro clinico in esame.
Organizzazione dei trials - Sistemi e-care
In partnership con Innovation Sprint, il team GENERATOR RWD ha integrato negli studi clinici l’utilizzo della piattaforma Healthentia che consente: il monitoraggio ed assistenza clinica remota di pazienti coinvolto negli studi clinici prospettici, utilizzo di un dashboard integrato per la rilevazione delle evoluzione a livello individuale e consolidato; realizzazione di PROM e PREM che consentono di integrare biomarcatori di diversa natura (dati clinici, sintomi rilevati nella pratica quotidiana, indicatori di qualità della vita e stato emotivo).
Organizzazione dei trials - Distributed Learning
Implementazione di sistemi di apprendimento distribuito per effettuare studi multicentrici nel completo rispetto dei principi di privacy e protezione sia dei dati che delle metodologie adottate.
Organizzazione dei trials - Sandbox
Un ambiente virtuale disponibile presso il Centro Generator, che consente a ricercatori partner che effettuano studi congiunti con il team Generator RWD di operare nel pieno rispetto della Privacy e normativa GDPR (senza diretto accesso a dati sensibili) ma avendo a disposizione una gamma ampia di metodi ed algoritmi per ricerche di comune interesse.
Organizzazione dei trials - Virtual Patients
Utilizzando i servizi di data clustering e i modelli predittivi, il team Real World Data supporta l’esecuzione ed ottimizzazione di studi, mediante l’introduzione di cluster fenotipici (‘pazienti virtuali’) o sviluppo di endpoints simulati (‘trial virtuali’) che possono contribuire alla riduzione del tempo di esecuzione complessivo dello studio.