Un milione di mesi di trattamento del cancro (OMCAT)

La prossima generazione di PRO-React di CANKADO è progettata per prevedere minacce di incidenti imminenti in una fase precedente rispetto a quanto precedentemente possibile e, con un intervento più tempestivo, aiutare i medici a eliminare o mitigare la gravità di un evento sfavorevole, ridurre l'intensità richiesta di contromisure o ridurre in altro modo i rischi per il paziente.

Un'identificazione altamente affidabile delle situazioni classificate come "a basso rischio" da CANKADO potrebbe anche consentire un utilizzo più mirato delle risorse, nonché un maggiore comfort del paziente e una riduzione dello stress, ad esempio a causa di visite di monitoraggio meno frequenti o ridotta necessità di diagnostica invasiva.

Il registro OMCAT mira a fornire database di apprendimento sul cancro comprendenti sia dati PRO utilizzando PRO-React sia "verità di base" (dati sugli esiti verificati dal medico durante gli esami del paziente). L'apprendimento intelligente e le procedure di ingegneria della conoscenza utilizzeranno questi dati PRO per fornire algoritmi di previsione degli eventi di alta qualità. I dati di verità di base consentono le cosiddette tecniche di "apprendimento supervisionato" dell'intelligenza artificiale, poiché gli eventi previsti possono essere verificati con un alto livello di certezza dai dati di verità di base.

I dati PRO di un paziente forniscono ciò che è noto in ingegneria, fisica e statistica come "serie temporali" di osservazioni. La caratteristica unica delle serie temporali PRO per le applicazioni nel cancro è l'altissima "frequenza di campionamento" (ad esempio, giornaliera o migliore) rispetto agli esami, che generalmente si verificano a intervalli fissi e molto meno frequenti. Gli algoritmi di previsione basati sui dati PRO sarebbero quindi ideali per ridurre il ritardo nel rilevamento degli eventi, ad esempio attivando appuntamenti medici o indicando la necessità di una diagnostica medica più intensiva.