I tumori del sistema nervoso centrale rappresentano i tumori solidi più comuni dell’età pediatrica. Ciò nonostante sono patologie rare e ogni anno in Italia ne vengono diagnosticati 350 450 nuovi casi totali. La più recente classificazione dell’Organizzazione Mondiale della Sanità identifica i tumori pediatrici come entità separate rispetto alla controparte adulta e integra alla valutazione istologica anche le valutazioni molecolari che sono parte della diagnosi. Proprio per la rarità e la complessità diagnostica tramite AIEOP è disponibile un sistema di decisione centralizzata che fa capo all’Unità di Anatomia Patologica del Policlinico Umberto I di Roma. La centralizzazione permette di uniformare le diagnosi in accordo con i più recenti sistemi classificatori e consente, quindi, di trattare secondo standard internazionali i pazienti affetti da queste patologie. La standardizzazione e soprattutto l’informatizzazione del processo garantirebbe una fluidificazione del flusso dei campioni, un più rapido accesso alle risposte e quindi al trattamento del paziente, una identificazione precoce di eventuali ulteriori esigenze molecolari che dovessero emergere al termine delle valutazioni standard. Nell’ambito di tale progetto le attività da svolgere per l’implementazione digitale della piattaforma saranno: • Classificazione, categorizzazione e rilevamento di anomalie: Creare algoritmi di apprendimento automatico; • Creazione di motori di ricerca: Sviluppare algoritmi basati su NLP (Natural Language Processing) e utilizzarli come motori di ricerca; • Predizioni e raccomandazioni: Creazione di modelli predittivi basati sui dati immessi nel database; • Automatizzazione: Semplificare e automatizzare il backup e la salvaguardia dei dati immessi. L’implementazione digitale della piattaforma permetterà una maggiore condivisione dei dati a livello nazionale e internazionale con lo scopo di indentificare la terapia adatta ad ogni singolo paziente. Potrà inoltre aumentare la possibilità di identificare e validare protocolli terapeutici. Infine, gli algoritmi utilizzati dall’IA saranno in grado di raggruppare i pazienti in relazione a specifiche caratteristiche per permettere un’ulteriore stratificazione o una nuova classificazione dei tumori. L’analisi del suo utilizzo ci fornirà più dati sul tasso complessivo di discrepanze diagnostiche sui tumori pediatrici o altri indicatori di garanzia della qualità (che saranno monitorati nel tempo), e quindi una stima dell’impatto di trattamenti inappropriati.