L’Istituto Tumori Giovanni Paolo II di Bari, Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico, ha ottenuto il Premio FORUM PA Sanità 2026 nella categoria Infrastrutture e dati per il sistema salute grazie al progetto OncoAI, una piattaforma digitale progettata per rendere accessibili alla comunità scientifica internazionale gli algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati e validati dal laboratorio di Biostatistica e Bioinformatica dell’Istituto. Il riconoscimento è stato assegnato a Roma durante la manifestazione FORUM PA Sanità, dedicata all’innovazione e alla trasformazione digitale delle organizzazioni sanitarie. OncoAI nasce con l’obiettivo di favorire l’utilizzo e la valutazione degli strumenti computazionali sviluppati nell’ambito della ricerca oncologica, attraverso un ambiente cloud che consente ai ricercatori di interagire a distanza con modelli dedicati all’analisi dei dati clinici e diagnostici. La piattaforma è concepita per permettere a centri di ricerca situati in Paesi differenti di utilizzare gli algoritmi disponibili senza dover trasferire i propri archivi clinici verso l’infrastruttura dell’Istituto barese. Le attività di elaborazione sono organizzate secondo modalità che prevedono la tutela delle informazioni sanitarie e l’utilizzo di dati anonimizzati, contribuendo a ridurre gli ostacoli tecnici e organizzativi che possono limitare la collaborazione scientifica internazionale.
Attualmente OncoAI ospita tre algoritmi sviluppati per applicazioni riguardanti il carcinoma mammario, con funzioni differenti legate alla valutazione dell’estensione della malattia, alla previsione della risposta terapeutica e alla stima del rischio di recidiva. Il primo sistema, denominato ARISE, utilizza immagini ecografiche del tumore per stimare la possibilità di coinvolgimento metastatico del linfonodo sentinella, un’informazione rilevante nel percorso di stadiazione e nella pianificazione delle procedure chirurgiche. L’algoritmo analizza le caratteristiche presenti nelle immagini diagnostiche e produce una valutazione predittiva destinata a supportare le attività di ricerca e l’approfondimento delle correlazioni tra aspetto ecografico e interessamento linfonodale. Il secondo modello utilizza immagini di risonanza magnetica per stimare la risposta ai trattamenti neoadiuvanti, somministrati prima dell’intervento chirurgico con l’obiettivo di ridurre l’estensione della malattia o migliorarne le condizioni di trattamento. La valutazione automatizzata delle caratteristiche radiologiche può contribuire allo studio dei rapporti tra i dati acquisiti mediante diagnostica per immagini e i risultati delle terapie, permettendo ai ricercatori di esaminare ulteriori indicatori predittivi dell’efficacia dei trattamenti.
Il terzo algoritmo, PEERAD, integra differenti informazioni cliniche e diagnostiche per stimare il rischio di recidiva del carcinoma mammario, utilizzando come riferimento il test genomico EndoPredict. Questa tipologia di analisi riguarda la possibilità di elaborare indicatori prognostici attraverso l’integrazione di dati eterogenei, mettendo in relazione caratteristiche cliniche e risultati diagnostici con valutazioni del rischio di ripresa della malattia. La presenza dei tre strumenti all’interno della stessa infrastruttura permette di rendere disponibili applicazioni differenti dell’intelligenza artificiale oncologica mediante un unico ambiente di accesso remoto. Gli algoritmi sono stati sviluppati e validati internamente dall’Istituto Tumori di Bari e possono essere sperimentati da ricercatori e strutture scientifiche esterne, favorendo lo studio delle prestazioni dei modelli in contesti differenti. La piattaforma rappresenta un’infrastruttura per la ricerca e la sperimentazione scientifica e non deve essere interpretata come un sistema che sostituisce la valutazione degli specialisti nelle decisioni cliniche individuali.
Il premio è stato ritirato da Raffaella Massafra, direttrice scientifica dell’Istituto, Vito Campanile, direttore sanitario, Elena Tarantini, direttrice amministrativa, e Samantha Bove, ricercatrice. La categoria nella quale il progetto è stato riconosciuto valorizza le iniziative che impiegano infrastrutture tecnologiche e gestione dei dati per migliorare le capacità operative e scientifiche del sistema sanitario. Nel caso di OncoAI, l’elemento centrale è la possibilità di condividere l’utilizzo di algoritmi sviluppati in ambito ospedaliero e di ricerca senza richiedere necessariamente la centralizzazione degli archivi clinici delle organizzazioni coinvolte. La disponibilità di strumenti di accesso remoto può inoltre facilitare le attività di validazione esterna e di confronto scientifico, aspetti rilevanti per verificare la riproducibilità dei risultati e individuare le condizioni nelle quali i modelli mantengono prestazioni adeguate. La piattaforma sviluppata dall’IRCCS Giovanni Paolo II costituisce così un’applicazione dell’intelligenza artificiale alla ricerca oncologica che combina analisi delle immagini mediche, integrazione dei dati clinici e accessibilità degli strumenti computazionali attraverso un’infrastruttura cloud dedicata.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)