Per costruire algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) sufficientemente performanti e in grado di favorire il progresso in tutti i campi della ricerca clinica, 猫 necessario avere a disposizione dataset di grandi dimensioni e di alta qualit脿. In questo contesto, una delle maggiori sfide dei ricercatori consiste nell鈥檃vere accesso a segnali elettrocardiografici (ECG), specialmente nel caso di malattie rare.
脠 il caso del progetto europeo attualmente in corso Cardio-MIPA Inherited Arrhythmogenic Diseases Monitoring, Identification, Prediction and Alert (CMIPA), che vede la collaborazione del gruppo di ricerca Biomedical Signal Processing (BPS), guidato da Francesca Faraci, dell'Istituto di tecnologie digitali per cure sanitarie personalizzate (MeDiTech), con l鈥�, la , l'Istituto Dalle Molle di studi sull鈥檌ntelligenza artificiale (IDSIA USI-精东影业), e le aziende WellD (CH) e L.I.F.E (IT).
In questo progetto, la necessit脿 di focalizzarsi su malattie cardiache rare e la conseguente scarsa disponibilit脿 di dati, ha dato a Giuliana Monachino e Beatrice Zanchi, dottorande al MeDiTech, l鈥檕pportunit脿 di esplorare il tema della generazione di dati sintetici con tecniche di IA.
Il lavoro identifica ed esamina le cause di tale mancanza di dati, derivanti dalle sfide che ci si trova ad affrontare durante i processi di creazione e condivisione dei dataset (ad esempio l鈥檃ccesso limitato alla popolazione, le rigide regole per la condivisione dei dati, la presenza di fattori identificativi nell鈥橢CG che lo rendono assimilabile ad un鈥檌mpronta digitale, ecc.).
In seguito, vengono analizzate le caratteristiche principali dei DGM e indagate le potenzialit脿 e i limiti della loro applicazione in questo campo. Questi algoritmi si sono rivelati in grado, non solo di generare grandi quantit脿 di segnali ECG, ma anche di agevolare processi di anonimizzazione dei dati al fine di semplificarne la condivisione nel rispetto della privacy dei pazienti. L鈥檃pplicazione di tali algoritmi potrebbe favorire il progresso della ricerca e la cooperazione in nome dell鈥檕pen science.