Migliorare la diagnosi del tumore della prostata evitando le biopsie non necessarie, con vantaggi sostanziali per i pazienti e per il sistema sanitario. È l’obiettivo del progetto europeo FLUTE (Federate Learning and mUlti-party computation Techniques for prostatE cancer) che consiste nello  sviluppo di uno strumento di Intelligenza Artificiale all’avanguardia per la diagnosi della seconda neoplasia maschile più comunemente diagnosticata in tutto il mondo, con una stima di 1,4 milioni di nuovi casi nel 2020. In Italia, nel 2022, sono state 40.500 le diagnosi di questo tumore, il più frequente negli uomini nel nostro Paese. FLUTE è un’iniziativa finanziata nell’ambito del programma quadro Horizon Europe ed è volto a promuovere l’assistenza sanitaria basata sui dati. La Commissione Europea ha concesso un finanziamento totale di 7 milioni di euro per un consorzio della durata di 3 anni che comprende un team interdisciplinare di 11 partner: l’unico italiano è l’Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori ‘Dino Amadori’ – IRST IRCCS di Meldola.

«La cura di questa neoplasia richiede un approccio multidisciplinare, in cui è necessario comprendere da oggi anche l’Intelligenza Artificiale. Il progetto FLUTE è destinato a rivoluzionare l’utilizzo dei dati sanitari, grazie a un approccio che preserva la privacy dei pazienti, garantendo che i dati non debbano lasciare i database ospedalieri sicuri in cui sono archiviati. Con particolare attenzione all’integrazione di modelli di Intelligenza Artificiale avanzati, FLUTE è pioniere nelle innovazioni tecniche che migliorano la privacy e la sicurezza dei dati nel settore sanitario. Il progetto integrerà questi progressi tecnici in una piattaforma all’avanguardia progettata per fornire un ambiente sicuro per lo sviluppo, il test e la diffusione di soluzioni di Intelligenza Artificiale sanitaria», spiega Giovanni Martinelli, Direttore Scientifico dell’Istituto ‘Dino Amadori’. 

.Uno degli obiettivi di FLUTE è validare nella cura del tumore della prostata il modello di federated learning, una tecnica di machine learning collaborativo capace di sfruttare le conoscenze presenti in più banche dati, senza la necessità di metterle in comune. 

«In questo modo i dati rimangono all’interno dei centri che li possiedono, in totale sicurezza, e vengono utilizzati per creare un modello predittivo comune, cioè un algoritmo condiviso», specifica Nicola Gentili, coordinatore Data Unit dell’IRST ‘Dino Amadori’ IRCCS e Principal Investigator del Progetto FLUTE. 

Gli 11 membri del consorzio sono costituiti da tre partner clinici e di dati provenienti da Paesi distinti, tre piccole medie imprese tecnologiche, tre partner di ricerca tecnologica, un partner legale/etico e un’organizzazione di standardizzazione. Le diverse competenze dei membri del consorzio garantiranno un’attuazione completa ed efficace del progetto. Il progetto è stato formalmente avviato durante la riunione del consorzio che si è svolta a Lille (Francia) il 5-6 luglio 2023.