Intelligenza artificiale per il controllo qualità nei processi di biobanking: baseline e valutazione preliminare del sistema roboscan


AFFILIAZIONE

Dairi Azienda Ospedaliera-Universitaria Ss Antonio e Biagio e Cesare Arrigo

AUTORE PRINCIPALE

Dott. Roveta Annalisa

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GRUPPO DI LAVORO

Dott. Roveta Annalisa – Dairi Azienda Ospedaliera-Universitaria Ss Antonio e Biagio e Cesare Arrigo
Dott. Libener Roberta – Dairi Azienda Ospedaliera-Universitaria Ss Antonio e Biagio e Cesare Arrigo
Trifari Vittorio – Robosan Srl – Università degli Studi Federico II
Dott. Grazioso Stanislao – Robosan Srl – Università degli Studi Federico II
Dott. Oliveri Giulia – Dairi Azienda Ospedaliera-Universitaria Ss Antonio e Biagio e Cesare Arrigo
Dott. Amore Valentina – Dairi Azienda Ospedaliera-Universitaria Ss Antonio e Biagio e Cesare Arrigo
Prof. Terracciano Daniela – Robosan Srl – Università degli Studi Federico II
Dott. Pierro Fabio – Robosan Srl – Università degli Studi Federico II
Dott. Maconi Antonio – Dairi Azienda Ospedaliera-Universitaria Ss Antonio e Biagio e Cesare Arrigo

AREA TEMATICA

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità

ABSTRACT

Le biobanche si configurano come strutture strategiche per la ricerca biomedica e traslazionale. La qualità, tracciabilità e standardizzazione dei campioni biologici sono elementi determinanti per garantire la affidabilità dei risultati. Le fasi di pre-pre-analitica e pre-analitica costituiscono i principali fattori di variabilità: errori nella raccolta e gestione delle provette possono gravemente compromettere i campioni e invalidare il valore dei dati associati.
Il lavoro descrive il progetto di valutazione tecnologica di sistemi di intelligenza artificiale IA e computer vision integrati nel controllo qualità dei campioni. L’iniziativa, promossa dal Centro Raccolta Materiale Biologico del Dipartimento Attività Integrate Ricerca e Innovazione DAIRI, ambisce a individuare in modo pienamente automatico le non conformità fin dall’istante del prelievo, con lo scopo ultimo incrementare la qualità e affidabilità dell’intero processo di biobanking.
Il progetto si articola in due fasi. La prima è un’analisi retrospettiva condotta sui flussi di 4 diverse collezioni di biobanking (163 provette), dal 1° gennaio al 28 febbraio 2026. Questa indagine ha definito la “baseline” delle non-conformità, delineando una chiara e oggettiva fotografia delle criticità preesistenti al “tempo zero”, per valutare l’impatto della nuova tecnologia.
La seconda fase consiste nella sperimentazione di ROBOSCAN, innovativo dispositivo ideato da ROBOSAN s.r.l. (spin-off accademico dell’Università di Napoli Federico II) che effettua il tracciamento e il controllo qualità automatizzato delle provette tramite IA, sulle stesse collezioni dall’installazione per due mesi consecutivi. La sua efficacia sarà misurata tramite Key Performance Indicators (KPIs) che valuteranno la riduzione di etichettature errate o mancanti, emolisi, volumi insufficienti, ritardi di processo e provette non conformi.
L’integrazione della computer vision arricchirà il dataset dei campioni con dati qualitativi oggettivi, aumentando l’affidabilità per la ricerca. Sulla base delle caratteristiche di ROBOSCAN, già validato in ambienti clinici, ci si attende un attento monitoraggio dei tempi di prelievo, un controllo qualitativo sistematico sui campioni già dal prelievo, la possibilità di adottare decisioni data-driven per l’ottimizzazione dei flussi di biobanking e un supporto concreto alla verifica dei requisiti della ISO 20387, lo standard internazionale che definisce i requisiti generali per il biobanking.



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