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Proceedings SNO “LXII Congresso Nazionale SNO”
GIOVEDÌ, 28 SETTEMBRE

Abstract INVITED LECTURE:
“TUMORI CEREBRALI: PROGNOSI POST-CHIRURGICA”

Prevedere l’outcome dopo l’asportazione di tumori cerebrali

M. BROGGI, P. FERROLI, S. SCHIAVOLIN, A. MARINIELLO, F. ACERBI, F. RESTELLI, M. SCHIARITI,
E. LA CORTE, J. FALCO, G. BROGGI, V. LEVI, M.E. MORETTI, M. LEONARDI, F. DIMECO,
NEUROSURGICAL OUTCOME NETWORK (NEON) GROUP
Fondazione IRCCS Istituto Neurologico “Carlo Besta”, Milano

❒ ❒ INTRODUZIONE. Non esistono modalità di analisi del- zionali (Fondazione IRCCS Istituto Neurologico “Carlo
l’outcome e di previsione dei risultati degli interventi in Besta” di Milano e Università degli Studi di Zurigo) sono
neurochirurgia condivise e standardizzate; ancora oggi, la stati utilizzati per il training dell’IA e per la validazione in-
semplice analisi delle complicanze in campo neurochirur- terna del modello predittivo sviluppato. I dati di ulteriori 7
gico non avviene secondo criteri uniformemente condivisi. Centri internazionali europei sono stati utilizzati per la va-
La standardizzazione di un protocollo condiviso per il mo- lidazione esterna del modello predittivo. Il risultato è stato
nitoraggio degli esiti post-operatori è necessaria per forni- lo sviluppo un programma in grado di stimare l’outcome
re una raccolta dati che favorisca una ricerca multicentrica degli interventi di asportazione di tumori cerebrali fruibile
più omogenea in grado di interfacciarsi con sistemi di in rete basato su 5 fattori prognostici ricavabili dall’ima-
Intelligenza Artificiale (AI) per la stima dell’outcome di ging preoperatorio (dimensione, area eloquente, fossa po-
interventi su popolazioni di pazienti più ampie e diverse. steriore, manipolazione dei nervi cranici o dei principali
❒ ❒ OBIETTIVO. Lo scopo di questo studio è la creazione di vasi intracranici). È stato inoltre creato un gruppo di lavo-
un database multicentrico con parametri di valutazione cli- ro multicentrico coinvolgente 18 ospedali lombardi
nica dell’outcome in grado di interfacciarsi con sistemi di (NEeurosurgical Outcome Network, NEON) che ha condi-
AI per identificare i fattori prognostici e creare modelli di viso la scelta dei fattori predittivi di tutta la patologia neu-
previsione di outcome. rochirurgica da raccogliere ed è stato sviluppato un data-
❒ ❒ MATERIALI E METODI. Sono state promosse una serie di base comune dedicato con il programma Research Elec-
®
riunioni e consensus conferences tra vari centri nazionali e tronic Data Capture (REDCap) protetto e anonimo capace
internazionali neurochirurgici durante le quali sono stati di interfacciarsi con i sistemi di AI.
concordati le categorie principali di raccolta dati ed i po- ❒ ❒ CONCLUSIONI. L’intelligenza artificiale applicata alla
tenziali fattori predittivi. I dati raccolti utilizzando diffe- raccolta dati prospettica, multicentrica e standardizzata ha
renti tipologie di registro sono stati analizzati in ambito il potenziale di identificare i fattori prognostici e di creare
neuro-oncologico con metodiche di AI per la creazione di modelli predittivi di grande impatto sui percorsi terapeuti-
un modello predittivo di compromissione funzionale da 3 ci del futuro non solo in campo neurochirurgico, e neuro-
a 6 mesi dopo la resezione microchirurgica. oncologico in particolare, ma potenzialmente in ogni cam-
❒ ❒ RISULTATI. I dati raccolti dai registri di 2 centri interna- po medico.

Corrispondenza: Dr. Morgan Broggi, Istituto Neurologico Carlo Besta, via G. Celoria 11, 20133 Milano (MI), tel. +39-(0)2-23942411,
e-mail: morgan.broggi@istituto-besta.it
LXII Congresso Nazionale SNO, 27-30 settembre 2023, Firenze.
Atti a cura di Pasquale Palumbo e Bruno Zanotti.
Copyright © 2023 by new Magazine edizioni s.r.l., Trento, Italia. www.newmagazine.it ISBN: 978-88-8041-138-3

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