L'ingegnere biomedico nella ricerca clinica : una piattaforma di gestione e analisi dei dati per clinical trials

For twelve months, I ‘ve been involved in a stage in the “Centro di Ricerca in Anestesia e Rianimazione” of IRCCS San Raffaele in Milan, where I could be able to interact in such a unic reality in the research field of our country both from the amount of studies that are developed there and from the quality of the results that have been published on the main medical journals. My activity was mainly related on two topics: • The development of an open source platform for the research and enrolment of the patients for clinical trials with the aim to increase the effectiveness and efficacy of the information that ‘re already present in the hospital. This new platform could represent a reference for all the clinical trials trying to become the common interface for the data insert and data retrieving. The user will have the possibility to insert different types of information that can be found on the medical records which represent the main parameters requested as inclusion/exclusion criteria in the clinical trials. The system will offer different customization option for the filtering of the patients and for the production of the main document which are required in the trial procedure. In the platform is also present a research system which allows to select patients according with the characteristic involved in a specific investigation. The customization of the filtering parameter in a way based on the research experience is one of the aspect that shows how the e-health and biomedical engineering world are acting in the evolution of the clinical research. • The identification of the principal models for data analysis and machine learning which allows the engineer to extract information and knowledge from data that are available. One of the most typical role that a biomedical engineer will play in a research team is the data scientist so both the management of the realization of the dataset for the investigation on a specific phenomenon, with the collaboration of the physicians and statistics, and in the evaluation of the most appropriate machine learning according with the technical application. It’s crucial to have critical vision to balance the level of complexity and the generalization power of each model. A new way to deal with the information which are already stored in the hospital to produce new medical evidence as results of synergies between doctors and engineers. In the first part of the work will be analyzed all the practical aspects that are present in the stepwise procedure of the clinical research: the goal definitions, protocol structure and all the details regarding the patient enrolment and the data collection. A particular level of detail will be dedicated to the selection and on the structure of the signal that will be measured observing how they can influence the design of the study. There are different benefits in exploiting the competencies of a biomedical engineer along all these aspects: it’s possible to reduce the time of administrative procedure in the relationship with the ethical committee, improve and clarify technical issues in the development of clinical protocols and to identify which are the optimal solution for the data management and data collection during the trial. In the second part of the work are described the different technique of data processing which are commonly used in modeling activities in the clinical contest. Will be showed different examples of application related with the data that can be extracted from the platform developed in the research center trying to explain how they drive the generation of new medical knowledge. The choice to insert a biomedical engineer in the research unit of a hospital trying to exploit his math-analytical skills is a trend that can be observed all over the world, merging two domains that are strongly correlated, now more than in the past. In the last part will be described the technical development of the platform putting in evidence which are the project choices and the features that have been implemented during my experience. Each of the customization option are the results of a deep collaboration between the different health professionals which have followed me during my experience, a really snapshot of the life in field of clinical research. The aim of this thesis project is to show how a biomedical engineer can be a part of a clinical research team, his skill and all his formation define him as an element able to develop tools and instruments to manage the huge amount of data already present in the hospitals. The research field is so enlarged by the increasing number of information that’re available, trying also to go beyond the merely data retrieving. The use of a data scientist from the engineer world will give to the research team new prospective from the interpretation of data by means of models on several different clinical aspects. In the modern clinical field the synergies between physicians and engineers are opening doors that this two disciplines, by their own, won’t be able to reach.

Nel mio percorso di tesi presso IRCS del San Raffaele di Milano ho svolto un tirocinio di 12 mesi presso il centro di ricerca anestesiologia e rianimazione durante il quale ho potuto vivere da vicino quella che è una realtà unica nel nostro paese; un polo di ricerca che per dimensioni e risultati ottenuti negli anni è un punto di riferimento a livello internazionale. La mia attività di stage si è concentrata fondamentalmente su due fronti: • La progettazione di una piattaforma per la ricerca ed arruolamento di pazienti per trial clinici di diversa natura e struttura al fine di aumentare l’efficienza del recupero delle informazioni già in possesso del personale sanitario. La piattaforma è stata pensata per poter essere il punto di riferimento per l’intero processo d’inserimento dati dei pazienti, non più legata allo svolgimento di uno specifico studio clinico. Gli utenti al loro interno potranno inserire una vasta gamma di dati contenuti nelle cartelle cliniche e che sono oggetto di ricerca per verificare la conformità dei soggetti ai criteri di inclusione ed esclusione dei trial. Il sistema offrirà inoltre una vasta gamma di opzioni per personalizzare i documenti specifici di ciascuno studio quali consenso informato e scheda raccolta dati, attraverso un approccio modulare e ampiamente riconfigurabile. Il sistema sarà inoltre dotato di un motore di ricerca orientato all’arruolamento dei pazienti in base alle specifiche caratteristiche di interesse per i diversi studi. La customizzazione dei parametri di filtraggio dei pazienti in un ambiente dedicato appositamente alla ricerca clinica è una delle forme più evidenti della penetrazione dell’e-health e dell’ingegneria biomedico nell’evoluzione della ricerca stessa. • L’identificazione dei principali modelli di analisi dei dati e Machine Learning che consentono all’ingegnere di estrarre informazioni e conoscenza dei dati in suo possesso. Una delle principali vesti in cui un ingegnere si trova a lavorare in un team di ricerca è quella di Data Scientist, ovvero ha il compito di gestire la costruzione del dataset legata allo specifico fenomeno che sta indagando in collaborazione con medici e tecnici statistici. Valutare poi con quale schema di apprendimento sia possibile spiegare in maniera più coerente possibile le informazioni raccolte, sapendo gestire bene il connubio tra dettaglio e capacità di generalizzazione. Una nuova gestione delle informazioni già in possesso della struttura ospedaliera per la produzione di nuova evidenza scientifica frutto della sinergia tra medici e ingegneri. Nella prima parte del lavoro verrà descritto il lato pratico della ricerca clinica, dalla definizione di obbiettivi e protocolli fino ad arrivare alla raccolta dei dati per il reclutamento dei pazienti, evidenziando come essi siano il risultato dell’interazione tra più figure ed enti con diversi compiti e competenze. Verrà posta particolare attenzione su quella che è la selezione dei segnali da misurare nel corso dello studio e come essi influenzino la struttura dello studio stesso. Avvalersi delle specifiche competenze di un ingegnere biomedico in ognuno di questi frangenti può portare a diversi benefici; si va dallo snellimento delle pratiche burocratiche legate al rapporto coi comitati etici, alla definizione di elementi tecnici nella stesura dei protocolli fino ad arrivare all’individuazione delle strategie più efficaci per la raccolta e la gestione dei dati durante lo svolgimento dello studio. Nella seconda parte invece sono descritte le diverse tecniche di analisi dei dati che oggi giorno vengono maggiormente applicate durante la modellizzazione dei fenomeni in campo clinico. Verranno quindi mostrati esempi di applicazione di tali modelli per estrarre informazioni da database clinici e come queste informazioni guidino alla generazione di nuovo sapere clinico /scientifico. L’impiego delle competenze di matrice matematico-analitico dell’ingegnere in questo ramo della ricerca è sicuramente una delle scelte strategiche maggiormente adottate a livello internazionale sia per quel che concerne evidenti vantaggi in termini di approccio multidisciplinare sia per le possibilità di utilizzare una gamma di strumenti e supporti tecnici storicamente estranei al mondo della ricerca clinica ma verso i quali quest’ultima si sta sempre di più aprendo. Nell’ultima parte dell’elaborato viene descritto il progetto per la realizzazione della piattaforma sopracitata evidenziando quelle che sono state le scelte progettuali e le caratteristiche implementate durante la mia esperienza al centro. Ognuna delle diverse possibilità di personalizzazione della piattaforma è il risultato di una profonda collaborazione con i diversi professionisti sanitari con i quali ho potuto interfacciarmi e dei quali ho potuto osservare l’operato nel dettaglio dei diversi momenti che compongono l’attività di ricerca. Lo scopo di questa tesi è di evidenziare come la figura dell’ingegnere biomedico possa inserirsi all’interno dei team di ricerca clinica, le sue capacità e il suo percorso di formazione, lo definiscono come un elemento in grado di mettere a disposizione del personale sanitario, strumenti sempre più immediati e interattivi per lo sfruttamento dell’enorme mole di dati già presenti nelle strutture ospedaliere. L’orizzonte della ricerca viene quindi ampliato grazie all’aumento di informazioni dalle quali trarre conoscenza. Inoltre le competenze tecnico matematiche proprie del campo dell’ingegneria ci consentono di andare al di là della semplice estrazione dei dati. L’utilizzo di un ingegnere come scienziato dei dati mette a disposizione del team di ricerca modelli per l’analisi dei dati che possono interpretare in maniera sempre più completa fenomeni e patologie. Nel panorama moderno della ricerca la sinergia tra le competenze clinico sperimentali dei medici e quelle informatiche e matematiche dell’ingegneria ci sta aprendo porte alle quali nessuna delle due discipline singolarmente avrebbe mai avuto accesso.