Grazie all’impiego avanzato di tecniche di Natural Language Processing, il team del D-Hygea Lab, afferente al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, ha sviluppato uno strumento in grado di classificare e aggregare in un database locale gli avvisi di sicurezza relativi ai dispositivi medici presenti sul mercato europeo ed extraeuropeo.

La ricerca, coordinata dalla dottoranda Yijun Ren, si inserisce nel contesto del progetto europeo CORE-MD (COordinating REsearch and Evidence for Medical Devices) ed è stato recentemente pubblicato sulla prestigiosa rivista Nature Digital Medicine.

Gli avvisi di sicurezza vengono notificati dai produttori alle autorità nazionali competenti in caso di malfunzionamenti riscontrati nei dispositivi in commercio. Disporre di un tool automatizzato come quello sviluppato dal D-Hygea Lab permette di identificare pattern ricorrenti, analizzare trend temporali nei malfunzionamenti e confrontare prodotti o aziende all'interno della stessa categoria. Questo consente non solo di individuare potenziali criticità in anticipo, ma anche di rafforzare la sorveglianza del mercato da parte delle autorità regolatorie e degli enti notificatori.

Oltre a supportare la vigilanza post-market, il sistema consente alle aziende produttrici di svolgere ricerche proattive e raccogliere informazioni utili per soddisfare i requisiti di sorveglianza periodica previsti dal nuovo Regolamento Europeo sui Dispositivi Medici.