Una svolta tecnologica per la medicina del territorio arriva dall’Uosp di Epatologia dell’Asp di Siracusa. L’azienda sanitaria aretusea ha infatti sviluppato un progetto innovativo denominato “AI-PBC-Finder”, mirato a utilizzare l’Intelligenza Artificiale per l’identificazione precoce della Colangite Biliare Primitiva, una patologia autoimmune del fegato, rara e cronica, che colpisce prevalentemente le donne tra i 40 e i 65 anni. La complessa patologia è spesso difficile da identificare nelle fasi iniziali, comportando gravi rischi evolutivi come la cirrosi o la necessità di trapianto.

Il programma diagnostico d’avanguardia, coordinato dal dottor Marco Distefano, ha ottenuto un importante riconoscimento scientifico aggiudicandosi il finanziamento nell’ambito della quindicesima edizione del Fellowship Program 2026, il bando di concorso nazionale promosso in Italia dalla società biofarmaceutica Gilead Sciences, volto a sostenere i migliori progetti scientifici e sociosanitari proposti da enti di ricerca e cura italiani.

L’algoritmo sviluppato a Siracusa opererà su tre fasi distinte. Inizialmente analizzerà i dati clinici e i vecchi esami di laboratorio per istruire il sistema. Successivamente, l’Intelligenza Artificiale formulerà modelli predittivi capaci di scovare i soggetti a maggior rischio sia tra i pazienti ricoverati sia attraverso la rete dei medici di medicina generale sul territorio. Nell’ultima fase, il modello invierà segnalazioni automatiche ai medici curanti alla presenza di un caso sospetto, accelerando l’invio del paziente verso un percorso specialistico dedicato ed evitando i pericolosi ritardi diagnostici che oggi richiedono mesi o anni.

“Oggi il principale problema per chi si occupa di questi pazienti è riuscire a riconoscere precocemente la malattia.”- spiega Marco Distefano – “Intervenire nelle fasi iniziali significa poter sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’innovazione terapeutica, migliorando la qualità di vida delle persone e riducendo il rischio di progressione verso le forme più gravi della malattia. Purtroppo, oggi la diagnosi arriva spesso dopo mesi o anni perché il sistema sanitario si attiva principalmente quando il paziente presenta sintomi evidenti o viene indirizzato a uno specialista. Con il nostro progetto vogliamo passare a un approccio più proattivo grazie alle opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale”.

I riscontri positivi del programma non riguarderanno soltanto la tempestività della cura dei pazienti dell’Asp siracusana, ma mirano a ottimizzare l’appropriatezza prescrittiva degli esami medici. Inoltre, i dati raccolti verranno condivisi con la comunità scientifica nazionale tramite pubblicazioni e incontri di settore, proponendo l’iniziativa aretusea come un modello metodologico replicabile in futuro anche per la diagnosi precoce di altre patologie croniche comunemente sotto diagnosticate.