CERN-progetto CAFEIN

Il funzionamento del complesso agli acceleratori del CERN richiede una precisione estrema, resa possibile anche grazie a sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati dagli scienziati del CERN. Questi algoritmi predicono e analizzano le anomalie di componenti e sistemi, eliminando o minimizzando interruzioni e garantendo un funzionamento continuo dell’infrastruttura del laboratorio. Le loro potenzialità si estendono anche all’ambito medico, grazie al progetto CAFEIN, che mira a ottimizzare l’analisi dei dati, riducendo al minimo l’apporto di risorse necessarie e garantendo la massima riservatezza.

Alla scoperta del sistema che consente di allenare gli algoritmi di Intelligenza Artificiale direttamente presso le entità che producono i dati, come ospedali o istituti di ricerca, senza la necessità di raccoglierli centralmente, garantendo così l’anonimato dei pazienti e la protezione dei loro dati.

Federated Learning per una rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale

“Una delle principali innovazioni consiste nel cambiare il paradigma dell’analisi dati, analizzandoli creando modelli dove vengono prodotti. Questo non solo migliora l’efficienza di calcolo e l’utilizzo delle risorse, ma garantisce anche la privacy, poiché i dati rimangono con chi li ha generati”, spiega Luigi Serio, ricercatore principale presso il Dipartimento delle Tecnologie del CERN. Il sistema CAFEIN sfrutta l’intelligenza artificiale e il Federated Learning, un approccio all’addestramento degli algoritmi di intelligenza artificiale che consente la collaborazione e il miglioramento dei modelli senza la necessità di condividere i dati centralmente. Questo si rivela di estrema importanza nell’ambito medico, dove la privacy dei pazienti e la salvaguardia dei loro dati personali devono essere una priorità assoluta.

In pratica, questo sistema consente di allenare gli algoritmi di Intelligenza Artificiale direttamente presso le entità che li producono, come ospedali o istituti di ricerca, senza la necessità di raccoglierli centralmente, garantendo così l’anonimato dei pazienti e la protezione dei loro dati. I risultati dell’addestramento locale vengono poi aggregati in un modello globale che rappresenta un’immagine complessiva dei dati, il tutto senza rivelare i dati stessi. Il modello globale viene quindi distribuito alle varie entità partecipanti, consentendo loro di beneficiare delle informazioni. In questo modo, gli enti ospedalieri dispongono di modelli di IA capaci di riconoscere pattern, effettuare previsioni o analizzare dati, in quantoallenati su una grande quantità di informazioni, il tutto senza compromettere la privacy dei singoli pazienti.

Applicazioni pratiche e risultati tangibili

Il progetto si traduce in applicazioni concrete, come quello di uno screening tool per l’analisi delle risonanze magnetiche presso l’Università di Atene e Brno. Qui, un algoritmo AI supporta il lavoro dei radiologi, consentendo un’analisi rapida e accurata delle immagini e una selezione di quelle che contengono patologie con una identificazione precisa delle zone sospette. “Per le Università di Atene e Brno è stato sviluppato un algoritmo capace di analizzare le risonanze magnetiche, facilitando così il lavoro del radiologo in situazioni di elevato carico di lavoro. Lo strumento inizia dall’immagine più bassa del cranio e procede verso l’alto, evidenziando potenziali patologie e fornendo al radiologo un’analisi iniziale rapida e dettagliata. Utilizzando un singolo database, l’algoritmo raggiunge una precisione tra il 70% e l’80%, ma con il sistema di Federated Learning, il punteggio sale fino all’88%”, afferma Serio, sottolineando che ciò non solo consente di analizzare la grande mole di immagini raccolte, ma aiuta anche il radiologo a individuare le immagini che devono essere trattate con priorità.

Tra i progetti in corso ci sono il TRUSTroke, un’iniziativa che sfrutta l’IA per valutare lo stato dei pazienti e prevenire disabilità dovute all’ictus, e quello sullo screening del cancro alla prostata e al seno

Innovazione per la salute e la ricerca medica

Tra i progetti in corso c’è il TRUSTroke, un’iniziativa che sfrutta l’IA per valutare lo stato dei pazienti e prevenire disabilità dovute all’ictus. Tuttavia, la distribuzione dei dati da 10.000 pazienti in 4 siti ospedalieri rappresenta una sfida. Il progetto utilizza apparecchiature che raccolgono informazioni direttamente sui pazienti, mentre gli algoritmi addestrati localmente vengono consolidati tramite le piattaforme del CERN.

Un altro progetto riguarda lo screening del cancro alla prostata e al seno. Il nostro interlocutore spiega: “Attualmente, non esiste uno screening basato sul rischio per queste patologie, e l’obiettivo è ottimizzare l’efficacia dello screening valutando chi ne ha realmente bisogno”. Con oltre mezzo milione di partecipanti distribuiti in vari siti europei, sono stati proposti due algoritmi per definire quali fattori nutrizionali e dello stile di vita contribuiscano più o meno significativamente all’aumento del rischio di cancro.

Verso la piena responsabilizzazione del paziente

Incorporando dati verificabili dei pazienti, il progetto si propone di ottimizzare il machine learning, prevedendo che in futuro tali dati saranno raccolti e analizzati direttamente attraverso dispositivi personali di misurazione. Questa iniziativa favorisce una maggiore responsabilizzazione e coinvolgimento dei pazienti, conferendo loro la proprietà dei dati personali. Ogni paziente contribuisce alla formazione di un modello robusto e globale aggregato, grazie al federate learning, insieme agli altri, ricevendo anche il modello finale per valutare come i propri dati si confrontino con il modello globale.

Impatto ambientale e sostenibilità

Il progetto CAFEIN si distingue non solo per le sue innovazioni tecnologiche e mediche, ma anche per il suo impatto ambientale positivo. Riducendo il trasferimento e la memorizzazione di grandi quantità di dati, contribuisce a ridurre le emissioni di CO2 e l’impatto ambientale complessivo del machine learning e dell’analisi dati. Questo approccio eco-sostenibile si allinea con gli obiettivi di riduzione dell’impatto ambientale, dimostrando l’impegno del progetto verso la sostenibilità ambientale.

Una rivoluzione tecnologica e umana

CAFEIN rappresenta una pietra miliare nell’evoluzione dell’analisi dati e dell’intelligenza artificiale. L’operazione, il controllo e la verifica sulla rete del CERN, garantisce non solo la salvaguardia della privacy dei pazienti, ma permette anche di promuovere un uso etico e globale della ricerca nel settore sanitario. Questo approccio non solo migliora le capacità redditizie nella ricerca di modelli diagnostici e terapeutici, ma si estende anche alla progettazione di sistemi per Paesi in via di sviluppo, dove la carenza di personale esperto rappresenta un ostacolo significativo. Inoltre, i programmi di screening diagnostici basati sull’IA consentono una diagnosi precoce e precisa, fornendo una panoramica dettagliata delle patologie sospette e garantendo la verifica accurata dei rapporti clinici. Concentrandosi sulla privacy, sull’efficienza e sull’impatto ambientale, il progetto CAFEIN offre soluzioni innovative per la ricerca medica e scientifica, garantendo la confidenzialità dei dati e promuovendo un futuro sostenibile dove l’IA è orientata al servizio del benessere dei pazienti.