{"id":7382,"date":"2023-04-21T13:02:43","date_gmt":"2023-04-21T11:02:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/validazione-di-argo-generatore-automatico-di-record-in-onco-ematologia-una-nuova-app-per-convertire-in-automatico-referti-cartacei-di-anatomia-patologica-in-ecrfs-standardizzate\/"},"modified":"2023-04-21T13:02:43","modified_gmt":"2023-04-21T11:02:43","slug":"validazione-di-argo-generatore-automatico-di-record-in-onco-ematologia-una-nuova-app-per-convertire-in-automatico-referti-cartacei-di-anatomia-patologica-in-ecrfs-standardizzate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/validazione-di-argo-generatore-automatico-di-record-in-onco-ematologia-una-nuova-app-per-convertire-in-automatico-referti-cartacei-di-anatomia-patologica-in-ecrfs-standardizzate\/","title":{"rendered":"VALIDAZIONE DI ARGO (GENERATORE AUTOMATICO DI RECORD IN ONCO-EMATOLOGIA): UNA NUOVA APP PER CONVERTIRE IN AUTOMATICO REFERTI CARTACEI DI ANATOMIA-PATOLOGICA IN ECRFS STANDARDIZZATE."},"content":{"rendered":"
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\"\"\"\" <\/p>\n

AFFILIAZIONE<\/span>
\n<\/strong>ematologia e terapia cellulare e ufficio di trasferimento tecnologico, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’<\/p>\n

AUTORE PRINCIPALE<\/span>
\n<\/strong>Ing. Zaccaria Gian Maria<\/p>\n

\nVALUTA IL CHALLENGE<\/span><\/strong>[ratingwidget]<\/p>\n<\/div>\n

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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong>
\nIng. Zaccaria Gian Maria<\/strong> – ematologia e terapia cellulare e ufficio di trasferimento tecnologico, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Ing. Berloco Francesco<\/strong> – dipartimento di ingegneria elettrica e informatica, politecnico di bari, bari<\/i>
Dr. Clemente Felice<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Pappagallo Susanna Anita<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Vegliante Maria Carmela<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Gargano Grazia<\/strong> – dipartimento di matematica, universit\u00e0 degli studi aldo moro, bari<\/i>
Dr. Mondelli Paolo<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Volpe Giacomo<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Bucci Antonella<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Skrypets Tetiana<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Minoia Carla<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Quinto Angela Maria<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Loseto Giacomo<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Rossini Bernardo<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Pavone Fabio<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Scattone Anna<\/strong> – dipartimento di anatomia patologica, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Ing. Carella Giuseppe<\/strong> – ufficio di trasferimento tecnologico, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo’, bari<\/i>
Ing. Angiulli Vito<\/strong> – ufficio di trasferimento tecnologico, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo’, bari<\/i>
Dr. Pagani Chiara<\/strong> – divisione di ematologia, asst-spedali civili di brescia, brescia<\/i>
Dr. Di Rocco Alice<\/strong> – unit\u00e0 di ematologia, azienda ospedaliero-universitaria policlinico umberto i, roma<\/i>
Dr. Quaglia Francesca Maria<\/strong> – dipartimento di medicina, unit\u00e0 di ematologia, universit\u00e0 di verona, verona<\/i>
Dr. Tabanelli Valentina<\/strong> – divisione di ematopatologia diagnostica, istituto europeo di oncologia, milano<\/i>
Dr. Fama Angelo<\/strong> – uos ematologia, asl teramo, teramo<\/i>
Dr. Puccini Benedetta<\/strong> – unit\u00e0 di ematologia, ospedale universitario careggi, firenze<\/i>
Dr. Moia Riccardo<\/strong> – divisione di ematologia, azienda ospedaliero-universitaria maggiore della carit\u00e0 di novara, novara<\/i>
Dr. Ferrero Simone<\/strong> – divisione di ematologia 1, aou \u201ccitt\u00e0 della salute e della scienza di torino\u201d, torino<\/i>
Prof. Grieco Alfredo<\/strong> – dipartimento di ingegneria elettrica e informatica, politecnico di bari, bari<\/i>
Prof.ssa Colucci Simona<\/strong> – dipartimento di ingegneria elettrica e informatica, politecnico di bari, bari<\/i>
Dr. Guarini Attilio<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i>
Dr. Ciavarella Sabino<\/strong> – ematologia e terapia cellulare, irccs istituto tumori ‘giovanni paolo ii’, bari<\/i><\/p>\n

AREA TEMATICA<\/span>
\n<\/strong>Applicazioni di intelligenza artificiale in sanit\u00e0<\/p>\n

ABSTRACT<\/span>
\n<\/strong>La scarsa accessibilit\u00e0 ai sistemi informativi aziendali limita l\u2019utilizzo dei dati di pazienti di pratica clinica per scopi di ricerca traslazionale. La App ARGO (Generatore Automatico di Record Onco-ematologici) converte i referti patologici cartacei in eCRF (electronic Case Report Form) sfruttando le tecnologie OCR (Optical Character Recognition) e NLP (Natural Language Processing) [Zaccaria, Sci.Rep., 2021]. Al fine di dimostrare la sua scalabilit\u00e0, ARGO \u00e8 stato validato su 501 referti patologici provenienti da otto Centri italiani, tra cui le diagnosi dei sottotipi di linfoma pi\u00f9 frequenti.
\nLa fase di validazione ha coinvolto sei ematologi che hanno generato le eCRF semplicemente acquisendo fotografie di ogni referto cartaceo utilizzando altrettanti Apple iPhone (IOS v.15). Abbiamo suddiviso i referti in due gruppi composti da 347 referti dell’IRCCS Istituto Tumori ‘Giovanni Paolo II’ (serie interna, SI) e da 154 referti provenienti da sette centri cooperativi italiani (serie esterna, SE). I referti includevano i principali marcatori immunoistochimici (MI). Sulla base dei marcatori identificati, l\u2019algoritmo di ARGO (sviluppato in Python) provvede ad inviarli attraverso tecnologia API ai server dell\u2019NIH (National Institute of Health) per poi classificare la diagnosi di linfoma sulla base dell\u2019ICD-10 e dell\u2019ICD-O. Per superare il rischio di mis-classificazione, abbiamo integrato all\u2019algoritmo un modello Random Forest addestrato sulla SI, e poi testato sulla SE. Le prestazioni dell’App sono state valutate in termini di accuratezza e F1-score.
\nL’App ARGO include due casi d’uso per acquisire prospetticamente e leggere retrospettivamente i referti. Il primo consente al medico di acquisire referti patologici tramite la fotocamera del telefono cellulare. Il secondo permette di ricercare i pazienti filtrando per ID del referto, diagnosi e anagrafica del paziente. Per ogni nuovo record, ARGO converte le informazioni demografiche dei pazienti, la diagnosi, il tessuto di origine dei campioni e i MI. ARGO ha convertito con successo 490 report (97,8%) in eCRF strutturate (complessivamente, 18.816 dati) raggiungendo, per la classificazione delle diagnosi, accuratezze comprese tra l’87,3% e l’82,5% rispettivamente per la SI e la SE e punteggi di F1 tra l’87,3% e l’83,0% per la SI e la SE.
\nARGO \u00e8 facilmente trasferibile alla pratica clinica quotidiana a supporto della ricerca traslazionale. Gli sforzi attuali mirano a sviluppare una versione multilingue dell\u2019App.<\/p>\n

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