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TriNetX: le informazioni validate da esseri umani tratte dalle note cliniche sono ora disponibili per i ricercatori

TriNetX afferma che le informazioni tratte dalle note cliniche sono disponibili per i membri della sua rete attraverso la piattaforma TriNetX LIVE e dataset scaricabili. L’azienda riferisce che i suoi controlli includono revisioni umane, pu

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-11-10

Informazioni tratte dalle note cliniche aggiunte agli strumenti TriNetX

TriNetX ha annunciato che le informazioni estratte dalle note cliniche tramite NLP sono ora disponibili nella piattaforma TriNetX LIVE e in dataset scaricabili. L’azienda afferma che i dati provengono da oltre 800 milioni di note cliniche e referti, una raccolta che prevede raggiungerà circa 1 miliardo entro la fine del 2026.

TriNetX afferma che le note cliniche contengono dettagli come lo stadio della malattia, lo stato funzionale e i risultati dei biomarcatori, che integrano i dati strutturati ma sono difficili da estrarre in modo affidabile. L’azienda dichiara di utilizzare l’IA insieme a competenze cliniche e informatiche, con pipeline addestrate su un ampio corpus di note di riferimento annotate. Secondo il comunicato, i dati ricavati dalle note sono collegati ai dati strutturati delle cartelle cliniche elettroniche degli stessi pazienti, privati dei dati identificativi.

Validazione e monitoraggio

Il comunicato descrive tre misure di salvaguardia: supervisione umana, riscontro clinico e monitoraggio continuo. Gli esperti clinici esaminano e correggono le informazioni etichettate dall’IA e i modelli vengono nuovamente addestrati usando tali correzioni. TriNetX afferma che ogni modulo deve raggiungere una precisione pari o superiore a 0,90 rispetto alle note annotate da esseri umani. L’azienda afferma inoltre che ogni pipeline viene testata rispetto a tali note e che ogni informazione estratta riceve un punteggio di affidabilità.

Per il riscontro clinico, TriNetX afferma che le informazioni estratte vengono confrontate con gli andamenti clinici attesi, non solo con le metriche dei modelli. L’azienda cita le curve di sopravvivenza basate sullo stato funzionale Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) estratto dalle note, che hanno mostrato una sopravvivenza peggiore per i pazienti con un punteggio pari o superiore a 2. TriNetX afferma di monitorare le prestazioni dei modelli man mano che nuove organizzazioni sanitarie aderiscono al programma sulle note cliniche e arrivano nuovi tipi di note.

Risultati e copertura riportati

TriNetX riferisce che le informazioni ricavate dalle note hanno aumentato la copertura dei dati sul fumo dal 22% al 67%. In uno studio di coorte sul tumore al polmone, l’azienda afferma che tali informazioni hanno permesso di individuare un numero di pazienti sei volte superiore rispetto ai soli dati strutturati. Il comunicato afferma inoltre che i dati hanno fatto emergere lo stato funzionale ECOG e Karnofsky per 292.000 pazienti oncologici per i quali questi dettagli erano assenti dai campi strutturati.

L’azienda afferma che la copertura attuale comprende, tra le altre aree, l’anamnesi sociale, come le abitudini relative al fumo e all’alcol, la cardiologia, la pneumologia, l’oncologia generale e i biomarcatori, e le malattie del fegato. I dati sono disponibili per i membri della rete TriNetX.

«Puntare l’IA su una cartella clinica è facile. Ciò che distingue TriNetX è il modo in cui lo facciamo: con disciplina scientifica e competenze umane, attraverso una rete federata globale in cui i dati rimangono all’interno delle istituzioni che li hanno generati», ha dichiarato August Calhoun, amministratore delegato di TriNetX. Calhoun ha aggiunto: «Questo significa che le note cliniche possono contribuire a produrre evidenze che resistono a un esame approfondito, man mano che l’IA diventa parte della ricerca quotidiana».