- Sanità
Bisogno
Supporto per migliorare e testare un software sviluppato da Turtle.
Il contesto
La codifica clinica è un’attività fondamentale per trasformare i dati testuali delle cartelle mediche in codici standard (come l’ICD-9 o ICD-10), essenziali per scopi statistici, epidemiologici, amministrativi e di ricerca. Tuttavia, a livello di sistema sanitario, questa codifica è spesso assente o incompleta nei referti clinici, rendendo difficile l’analisi aggregata dei dati e l’adozione di misure sanitarie efficaci.
Partner di progetto
L’Istituto Ortopedico Rizzoli è un centro di eccellenza nel panorama italiano e internazionale per la diagnosi, la cura e la ricerca nell’ambito dell’ortopedia e della traumatologia. Dal 1981 è riconosciuto come Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico (IRCCS) dal Ministero della Salute.
L’approccio distintivo dello IOR è la forte sinergia tra pratica clinica e ricerca scientifica: ogni anno vengono assistiti oltre 150.000 pazienti e si effettuano circa 15.000 ricoveri, con un’elevata incidenza di interventi chirurgici specialistici. Parallelamente, nei laboratori interni operano più di 250 tra ricercatori, medici, biologi e tecnici impegnati nello sviluppo di innovazioni per il trattamento delle patologie muscoloscheletriche.
La sfida
I team multidisciplinari di clinici e analisti incaricati della codifica devono consultare manualmente più banche dati e ontologie mediche per assegnare i codici appropriati a ciascun referto. Questo processo richiede tempo, competenze specialistiche e un elevato grado di attenzione, con il rischio di incongruenze, interpretazioni soggettive e scarsa scalabilità.
A tutto ciò si aggiungono:
- La necessità di anonimizzare i dati prima del trattamento in cloud
- Barriere legali e normative che rendono complessa la messa in produzione
- L’assenza di una classificazione omogenea tra i referti
- L’impossibilità di ottenere dati codificati validi per la ricerca epidemiologica
La soluzione
Dilaxia ha sviluppato Clinical Coding Assistant, un'applicazione avanzata che utilizza un'architettura AI ibrida composta da:
- AI simbolica (basata su Expert AI), per l’analisi strutturata del testo tramite regole esplicite e dizionari clinici
- AI generativa (basata su modelli LLM come Anthropic Claude), per interpretare il linguaggio naturale e gestire ambiguità e varianti lessicali
I due motori lavorano in parallelo e i risultati vengono fusi tramite un meccanismo di consolidamento intelligente che valuta coerenza semantica, gerarchia e attendibilità. Il sistema restituisce un set codificato ad alta precisione, pronto per essere utilizzato in ambito clinico, statistico e di ricerca.
L’applicazione, sviluppata come progetto di ricerca, è dotata di un’interfaccia semplice con funzionalità di drag-and-drop e permette l’anonimizzazione locale dei dati prima del loro trattamento, garantendo il rispetto delle normative privacy.
Il sistema è stato validato su 100 casi clinici reali da un team specializzato dell’IRCCS, dimostrando una significativa aderenza tra le codifiche proposte dall’AI e quelle degli esperti.
Risultati
- Estrazione automatica di codici ICD e procedure mediche da cartelle cliniche
- Interfaccia semplificata per l’uso anche da parte di non specialisti IT
- Riduzione dei tempi e dei costi associati alla codifica manuale
- Potenziale utilizzo on-premise per realtà che non possono inviare dati in cloud
- Supporto concreto ai professionisti sanitari nei compiti ripetitivi
- Potenziamento degli studi epidemiologici e della prevenzione, grazie a dati codificati e confrontabili
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