Ricercatrice oncologica (coordinamento scientifico Prof. Armando Santoro)
📍 Humanitas Research Hospital, Milano
Grant ricevuto: €3.000Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale (GANs) per migliorare l'imaging diagnostico nel tumore al polmone, con focus su predizione precoce e stratificazione del rischio. Progetto coordinato dal Prof. Armando Santoro presso Humanitas.
Il progetto è nella fase di raccolta e armonizzazione dei dati clinici di due coorti retrospettive di pazienti NSCLC trattati con chemio-immunoterapia e immunoterapia. A breve il database sarà condiviso con l'AI Center per generare e validare dati sintetici tramite modelli di intelligenza artificiale; in parallelo è iniziata l'inclusione dei pazienti nella coorte prospettica di validazione e il coordinamento della biopsia liquida. Attualmente si completa il data cleaning e la strutturazione del database prima del trasferimento all'AI Center; seguiranno lo sviluppo dei modelli generativi e il confronto tra dati reali e sintetici per affidabilità statistica e utilità clinica.
«Questo finanziamento rappresenta un passaggio fondamentale per trasformare dati clinici real-world in strumenti innovativi per la ricerca oncologica. Ci permetterà di sviluppare il progetto e di condividere i risultati futuri in contesti scientifici internazionali.»
— Silvia Masini
Generare dati sintetici adeguati a partire da una coorte real-world di pazienti consecutivi con tumore al polmone ben annotati, utilizzando GANs e altri modelli generativi, e validare i dati sintetici prodotti con un framework di validazione in termini di fedeltà statistica, utilità clinica e capacità di preservare la privacy.
Ci aspettiamo di generare dataset sintetici ad alta fedeltà che riproducano in modo affidabile la distribuzione statistica e la complessità clinica delle coorti reali di NSCLC. Validati con i framework SAFE e MOSAIC, i modelli dimostreranno una migliore capacità di predire gli esiti nell'immunoterapia di prima linea, garantendo al contempo una robusta tutela della privacy e consentendo una condivisione sicura dei dati.
Ogni €3.000 raccolti = un grant in più nel prossimo bando. Tu corri, tu doni, loro fanno ricerca.
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