NTT DATA, leader globale riconosciuto nell’innovazione di servizi tecnologici e businesse con 6.000 dipendenti solo in Italia e Train, Spin-off dell’IRCCS Istituto Clinico Humanitas e specializzata nello sviluppo di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per il settore sanitario e farmaceutico, hanno presentano un Report dal titolo “Generative AI and synthetic data for clinical application” sul ruolo della Generative AI nei settori farmaceutico e Healthcare.

L’intelligenza artificiale generativa si sta affermando come un super plus in vari settori, con l'ambito sanitario che emerge come uno dei più promettenti per le sue applicazioni. Come rileva il Report, l’AI generativa è in grado di produrre nuovi dati che imitano quelli reali: i dati sintetici. Sebbene questi dati condividano le stesse proprietà statistiche dei dati reali, non contengono informazioni effettive, risultando quindi particolarmente preziosi per la ricerca, i test, lo sviluppo e l'addestramento di modelli di machine learning.

I dati sintetici offrono molteplici benefici: possono essere generati in grandi quantità su richiesta, fornendo una fonte di dati per analisi e addestramento, proteggono la privacy poiché non contengono informazioni personali e possono essere progettati per ridurre gli stessi bias presenti nei dati reali. Le applicazioni in ambito sanitario sono diverse quanto incredibilmente significative.

Questo tipo di dati viene impiegato per l’avanzamento della medicina personalizzata, a supporto della scoperta e dello sviluppo di nuovi farmaci, per l’ottimizzazione dei flussi di lavoro per ospedali e centri di ricerca. In particolare, nei trial clinici, l’AI generativa può creare pazienti “sintetici” (virtual patients) utilizzando dati provenienti da pazienti reali. Questi pazienti simulati possono essere confrontati con quelli che ricevono la nuova terapia, generando risultati sintetici per descrivere cosa accadrebbe se non ricevessero alcun trattamento.

Nuovi orizzonti nelle malattie rare: il contributo pionieristico di Train

In questo contesto, tuttavia, le malattie rare presentano sfide uniche, tra cui tassi di diagnosi bassi e la difficoltà di condurre trial clinici a causa del numero ridotto di pazienti. Come sottolinea il Report, migliorare il processo diagnostico è essenziale per identificare correttamente i pazienti e ottimizzare la gestione clinica per implementare con successo nuove terapie. I trial clinici randomizzati controllati (RCT) sono lo standard per determinare l’efficacia delle nuove terapie, ma possono essere limitati nelle malattie rare a causa del piccolo numero di pazienti disponibili.

Train, esperta di AI generativa e dati sintetici nel settore sanitario, sviluppa soluzioni avanzate di intelligenza artificiale per il settore clinico, utilizzando tecnologia all’avanguardia e una vasta esperienza clinica. La piattaforma di AI generativa di Train si distingue per il suo approccio unico nel rendere più sostenibile lo sviluppo di nuovi farmaci per le malattie rare, combinando la generazione di dati sintetici multimodali come gruppi di controllo con gemelli digitali personalizzati per selezionare i pazienti idonei ai trial clinici.

Questa soluzione innovativa utilizza modelli proprietari di AI, addestrati su dati medici reali, per garantire affidabilità e protezione della privacy, grazie anche all’uso di tecnologie come il federated learning. Il framework di validazione sintetica (“SAFE”, Synthetic vAlidation FramEwork powered by Train) assicura la qualità dei risultati generati, valutandone la fedeltà statistica e clinica. Inoltre, la piattaforma migliora l’accessibilità e la qualità dei dati disponibili, ottimizza il reclutamento dei pazienti e riduce tempi e costi dei trial clinici, utilizzando dati sintetici e gemelli digitali per generare pazienti per il gruppo di controllo e selezionare meglio i pazienti reali da includere nello studio. Questo approccio permette una visione più completa e dettagliata dello stato di salute e delle risposte al trattamento dei pazienti, rivoluzionando i trial clinici attraverso la medicina personalizzata.

L’importanza di una piattaforma tecnologica sicura e flessibile: il ruolo di NTT DATA

Al fine di integrare soluzioni tecnologiche avanzate in maniera fluida nel contesto Healthcare e in quello farmaceutico, è essenziale una piattaforma tecnologica solida e flessibile. Questa deve supportare le esigenze specifiche dell’AI in questi particolari ambiti di applicazione, come la sicurezza dei dati, la scalabilità, la compliance e gli approcci di validazione dei modelli. La flessibilità nell’integrazione della piattaforma è cruciale per garantire che i modelli di AI possano essere adottati in modo fluido nei sistemi e nei flussi di lavoro esistenti.

NTT DATA gioca un ruolo fondamentale in questo ecosistema, offrendo una piattaforma tecnologica sicura e adattabile. Collaborando con Train, NTT DATA assicura che le organizzazioni farmaceutiche possano integrare modelli generativi di AI specifici per il settore con facilità, scalabilità e conformità, rendendo questa transizione il più efficiente e affidabile possibile. Grazie alla vasta esperienza nei servizi IT e nelle tecnologie sanitarie, NTT DATA è in grado di offrire soluzioni che uniscono stabilità operativa e innovazione medica all’avanguardia.

Train e NTT DATA: una partnership per la medicina del domani

La combinazione dei modelli di intelligenza artificiale specializzati e clinicamente validati di Train e della piattaforma tecnologica di NTT DATA dà quindi vita a un a rivoluzionaria infrastruttura che ridefinisce il futuro del settore sanitario. La soluzione congiunta risponde a esigenze cruciali come la medicina personalizzata e di precisione, grazie all’uso di modelli Digital Twin alimentati dall’AI generativa. Affronta inoltre le limitazioni dei trial clinici tradizionali con l’impiego di dati sintetici intelligenti e multimodali, validati con il Synthetic Validation Framework “SAFE”. Utilizzando modelli di GenAI per l’integrazione di dati complessi, la piattaforma facilita la scoperta e il riposizionamento dei farmaci, mentre le soluzioni RAG e LLM, addestrate su dati sanitari, assicurano un’efficace automazione e ottimizzazione dei workflow, confermando l’impegno verso un futuro di innovazione e precisione nel settore della salute.

“I modelli di intelligenza artificiale specializzati di Train, combinati con la flessibilità della piattaforma tecnologica robusta e scalabile di NTT DATA, creano una partnership sinergica capace di promuovere l’adozione dell’AI generativa in ambito medico e farmaceutico. Questa collaborazione non solo facilita la gestione efficiente e sicura dei dati sensibili e l'integrazione dei modelli avanzati di intelligenza artificiale nei sistemi e processi esistenti, ma assicura anche che questi modelli siano implementati da applicazioni validate, affidabili, trasparenti e sicure”, sottolinea Emanuele Corbetta, Head of Life Sciences di NTT DATA Italia.

“La partnership tra Train e NTT DATA testimonia come due organizzazioni, ciascuna con punti di forza distintivi, possano unirsi per offrire soluzioni tanto innovative quanto pratiche. Confidiamo che la nostra collaborazione possa plasmare il futuro della tecnologia sanitaria, in cui intelligenza artificiale ed eccellenza operativa si incontrano per migliorare le condizioni dei pazienti, accelerare la scoperta di nuovi farmaci e ottimizzare i processi clinici”, ha concluso Saverio D’Amico, CEO e Co-Founder di Train.