Barometro FISM 2025: un nuovo metodo basato sulla AI

Grazie all’utilizzo di un Large Language Model, un modello di intelligenza artificiale specificamente volto a comprendere e generare testi, Zadig ha rinnovato il metodo con cui analizza e valuta la ricerca sulla sclerosi multipla finanziata da FISM. Buoni, tra gli altri, i risultati per quanto riguarda l’impact factor medio della ricerca supportata dalla Fondazione.

25 Lug. 2025

di Natalia Milazzo
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La Fondazione italiana sclerosi multipla (FISM), organo dell’omonima associazione italiana (AISM), promuove e sostiene la ricerca sulla sclerosi multipla, finalizzata al miglioramento della qualità della vita e delle terapie e, nel lungo termine, all’individuazione di una cura risolutiva per questa malattia invalidante. La FISM in particolare indirizza la ricerca scientifica a ottenere un impatto concreto sulla persona.

Da dieci anni, nel quadro del progetto Barometro FISM, Zadig realizza ogni anno un’analisi per valutare l’impatto della ricerca sulla sclerosi multipla finanziata da FISM, in modo da fare regolarmente un punto della situazione e offrire una riflessione utile a delineare gli indirizzi futuri. L’analisi è realizzata sull’archivio PubMed, utilizzando una serie di indicatori bibliometrici, oltre al numero dei trial realizzati e dei brevetti e valutando l’impatto sia in ambito accademico sia sociale delle pubblicazioni e della natura delle collaborazioni di ricerca sui vari temi.

Con l’edizione 2025 del Barometro FISM è stata introdotta un’importante novità metodologica nell’analisi bibliometrica, che è condotta per due scopi:

  • stimare l’attenzione che i temi inclusi nell’Agenda 2025, documento di indirizzo stilato dalle principali associazioni internazionali sulla sclerosi multipla per indicare le priorità che deve perseguire la ricerca globale in questo campo, hanno ricevuto e ricevono da parte della comunità scientifica internazionale;
  • capire come si posiziona la ricerca supportata da FISM in termini di qualità e impatto.

 

Risultati più precisi grazie all’Intelligenza artificiale

La novità di quest’anno consiste nell’utilizzo di un Large Language Model (LLM), una rete neurale profonda allenata a compilare testi in modo coerente, per classificare le pubblicazioni rispetto alle priorità scientifiche dell’Agenda e per individuare la natura delle istituzioni scientifiche che collaborano a produrre le pubblicazioni. Per entrambi i compiti, è stato impiegato Gemini 2.0 Flash, uno dei Large Language Model messo a disposizione da Google in cloud.

Il database su cui vengono condotte le analisi viene ottenuto con una ricerca nel database MEDLINE, uno dei database contenuti in PubMed.

Per capire quanto le pubblicazioni prodotte sulla sclerosi multipla nell’ultimo triennio aderiscano all’Agenda, sono stati sottoposti gli abstract delle pubblicazioni a Gemini 2.0 Flash e poi gli sono state poste delle domande formulate sulla base delle definizioni delle priorità scientifiche dell’Agenda e della roadmap globale. Questo approccio ha permesso una classificazione più esaustiva e accurata rispetto all’impiego di parole chiave, adottato fino allo scorso anno.

I risultati mostrano come le pubblicazioni finanziate da FISM abbiano una maggiore aderenza all’Agenda rispetto a quelle italiane e globali.

Anche per individuare la natura delle istituzioni scientifiche che collaborano a produrre le pubblicazioni è stato usato Gemini 2.0 Flash che, a partire dalle affiliazioni degli autori, ha indicato se si trattava di un ospedale o altro servizio sanitario, un centro di ricerca, un’università, un’azienda privata o un gruppo di interesse (per esempio associazioni di pazienti o società medico-scientifiche). Le pubblicazioni finanziate da FISM hanno origine in media da un gruppo di istituzioni più eterogeneo rispetto alle pubblicazioni italiane.

Significativamente più alto è l’impact factor medio della ricerca supportata da FISM nello stesso triennio, pari a 6,6 (che sale a 6,9 se si considerano anche le pubblicazioni di ricerca di base e dunque meno vicine al momento della traslazione clinica).

Anche l’Altmetric score, che misura l’attenzione dedicata da giornali e social media a una pubblicazione scientifica, è in media più alto per le pubblicazioni finanziate da FISM (27,5) rispetto a quelle italiane (12,3).

 

Alcuni temi sui cui è necessaria più ricerca

L’analisi bibliometrica delle priorità strategiche dell’Agenda 2025 mostra invece dei limiti. Temi come il coinvolgimento dei pazienti e l’approccio multi-stakeholder sono ancora poco esplorati, almeno all’interno della letteratura medica e sanitaria.
Una ricerca per parole chiave restituisce un limitato numero di pubblicazioni, che dunque non permettono di ottenere risultati statisticamente significativi su cui basare considerazioni robuste.

Questo da una parte indica che è necessario investire di più in questo settore per favorire la produzione di conoscenza scientifica di alto livello su queste pratiche, dall’altra segnala la necessità di considerare database diversi da PubMed che raccolgano anche riviste di ambito sociologico dove potrebbero trovare posto pubblicazioni su questi temi.