Personal Health Train per la radioterapia oncologica in India e nei Paesi Bassi (TRAIN)

"L'analisi dei big data nella cura del cancro ha un immenso potenziale per sbloccare preziose informazioni cliniche da un'abbondanza di cartelle cliniche dei pazienti, aiutate da sofisticati modelli statistici, che porteranno a migliori risultati basati sulla popolazione e a una più profonda personalizzazione del trattamento del cancro. Tuttavia, i dati clinici (che includono immagini mediche, esami clinici e risultati di laboratorio) sono stati rinchiusi in "silos" scollegati all'interno di ogni clinica. Inoltre, le informazioni sui pazienti sono estremamente sensibili ai problemi di privacy e alle violazioni della riservatezza.

I ricercatori hanno aperto la strada all'innovativo approccio Personal Health Train, in base al quale il supporto per la scelta del trattamento migliore (ad es. supporto decisionale) è accessibile senza che le cartelle dei pazienti lascino mai la clinica di origine. Questo estende il nostro attuale lavoro su un'architettura di dati estensibile per apprendere dai dati di imaging quantitativo in India e nei Paesi Bassi (senza che le immagini vengano prelevate dalla clinica) - NWO/DeITy BIONIC. I ricercatori hanno ora sviluppato numerosi modelli di esito clinico dopo il trattamento, compresi quelli per gli effetti collaterali indesiderati del trattamento. I ricercatori continuano a guidare il lavoro di integrazione dei big data all'interno di progetti di supporto alle decisioni cliniche multicentriche come KWF-ProTraIT e Horizon2020-BD2DECIDE.

L'obiettivo generale del progetto TRAIN è quello di combinare i big data (comprese immagini, test di laboratorio ed esami clinici) per migliorare i risultati per i malati di cancro della testa e del collo sia in India che nei Paesi Bassi. Gli investigatori lo faranno creando sistemi di supporto decisionale basati sui dati per prevedere quale trattamento offre il miglior risultato date le caratteristiche individuali del paziente e le capacità diagnostiche e terapeutiche locali. Gli specialisti del cancro in entrambi i paesi guideranno la progettazione e la valutazione clinica di questo sistema di supporto decisionale, che potrebbe essere implementato in più cliniche in tutti i contesti incontrati in India e nei Paesi Bassi.

Il cancro della testa e del collo è una condizione relativamente rara nei Paesi Bassi, tanto che il volume di dati disponibili da cui imparare è molto più piccolo che in India. Al contrario, i pazienti indiani presentano tipicamente uno stadio più avanzato del cancro rispetto ai pazienti olandesi. Queste differenze nei pazienti e nei trattamenti possono essere sfruttate dagli algoritmi di apprendimento automatico per apprendere modelli predittivi migliori. I sistemi di supporto decisionale sono essenziali, poiché le deviazioni dalle linee guida in entrambi i paesi sono comuni a causa delle caratteristiche individuali dei pazienti, delle preferenze dei pazienti e della distribuzione non uniforme della capacità di trattamento al di fuori dei principali centri urbani.

Per raggiungere quanto sopra, gli investigatori implementano prima l'infrastruttura ICT (in collaborazione con Philips India) per collegare i sistemi informativi ospedalieri locali in modo che i dati clinici, di imaging e di esito sui pazienti con cancro della testa e del collo diventino reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili (FAIR) grandi dati. Gli investigatori quindi implementano algoritmi di apprendimento che attraversano i repository di big data di ciascun ospedale partecipante, utilizzando l'approccio Personal Health Train che preserva la privacy, per sviluppare un sistema di supporto alle decisioni. Gli specialisti del cancro in India e nei Paesi Bassi valuteranno congiuntamente l'utilità clinica del sistema di supporto decisionale per mezzo di uno studio clinico prospettico randomizzato".