Quando ha senso
Un modello predittivo vale la pena di costruirlo quando c'è una domanda clinica precisa e una base dati abbastanza ampia e pulita per rispondere. Molti dei nostri progetti di telemonitoraggio e dei registri di patologia producono proprio questo tipo di dati: misure ripetute nel tempo, raccolte con lo stesso questionario, sugli stessi pazienti. È il terreno su cui lavoriamo.
Algoritmi predittivi
Sviluppiamo algoritmi che stimano l'andamento di indicatori di attività di malattia a partire dai dati raccolti in piattaforma, per esempio i PROs compilati dal paziente. Lo scopo è dare al clinico un'informazione in più, non sostituirne il giudizio. Per questo i modelli si costruiscono e si validano con i medici che poi li useranno, e i limiti di ciascun modello vengono documentati.
Chatbot per studi clinici e formazione
Un chatbot addestrato bene risponde alle domande che i partecipanti a uno studio clinico fanno più spesso (calendario delle visite, compilazione dei diari, a chi rivolgersi nel centro) e toglie un po' di carico al personale di ricerca. Nei progetti formativi può accompagnare il medico dentro un caso clinico, con risposte basate su contenuti rivisti dal comitato scientifico del progetto.
Data mining
Su archivi già esistenti, come registri, database di progetto e letteratura pubblicata, usiamo tecniche di data mining per individuare correlazioni, sottogruppi di pazienti e segnali da approfondire. Il risultato è materiale di lavoro per il comitato scientifico e, quando i dati lo permettono, la base di una pubblicazione.
Dati e privacy
Prima dell'addestramento i dati vengono pseudonimizzati o anonimizzati, come previsto dal protocollo dello studio e dalla valutazione d'impatto. Il trattamento avviene dentro il nostro sistema di gestione della sicurezza delle informazioni, certificato ISO/IEC 27001.