RIVM: Accelerare l'aggiornamento di una base terminologica dell'OMS con un'AI sicura e la validazione umana da parte di esperti

In che modo il RIVM e Acolad hanno tradotto in olandese lo standard ICD-11 dell'OMS utilizzando un motore AI dedicato abbinato alla revisione umana da parte di esperti.


Informazioni sul RIVM

Il RIVM (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu), l'Istituto nazionale per la sanità pubblica e l'ambiente, è un istituto di ricerca governativo olandese che fa capo al Ministero della Salute, del Benessere e dello Sport. Conduce ricerche e fornisce consulenza scientifica indipendente nei settori della salute pubblica, dell'assistenza sanitaria e della tutela ambientale. 

Nell'ambito di questa attività, il RIVM gestisce la versione in lingua olandese delle classificazioni sanitarie internazionali, inclusa la Classificazione Internazionale delle Malattie (ICD) dell'OMS: una responsabilità che si estende a Paesi Bassi, Caraibi olandesi e altri territori di lingua olandese, dove una classificazione coerente è alla base di statistiche sanitarie comparabili. 

La sfida

Aggiornamento di una classificazione nazionale delle malattie a una scadenza globale

L'ICD è lo standard globale per la registrazione e la classificazione di malattie, condizioni di salute e cause di morte. Gestito dall'OMS, permette ai paesi di produrre statistiche sanitarie comparabili a livello internazionale. L'OMS ha fissato la fine del 2027 come termine ultimo per gli Stati membri per iniziare a pubblicare le statistiche sulla mortalità e la morbilità utilizzando l'ultima revisione dello standard, l'ICD-11.

Il passaggio dall'ICD-10 all'ICD-11 è sostanziale: oltre a circa 1,5 milioni di parole di contenuti nuovi e rivisti, introduce cambiamenti strutturali e nuovi capitoli. Le revisioni precedenti venivano tradotte manualmente da specialisti nel corso di lunghi periodi: un approccio che funziona ancora, sebbene limitato dalle capacità degli esperti. Con una scadenza fissa e un budget predefinito, il RIVM ha dovuto trovare un equilibrio tra velocità e precisione, attribuendo a quest'ultimo criterio maggiore importanza: poiché l'ICD è una classificazione, non un semplice testo, un singolo termine errato può collocare una diagnosi sotto il codice sbagliato e distorcere le statistiche risultanti.

Una versione olandese affidabile è importante anche al di fuori dei Paesi Bassi. I medici registrano e comunicano in olandese, e il RIVM è responsabile della classificazione in tutte le regioni di lingua olandese, costituendo la base su cui si fondano i dati sanitari comparabili. 

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L'approccio

Sviluppo di un motore AI specifico per il RIVM, con il supporto di esperti umani

Il RIVM e Acolad hanno affrontato l'aggiornamento dell'ICD-11 come opportunità per applicare l'AI su larga scala a un progetto con una terminologia altamente specializzata, combinando la traduzione automatica con la revisione umana da parte di esperti per garantire accuratezza, coerenza e usabilità.

Un motore AI dedicato e sicuro. Abbiamo sviluppato un motore specifico per il progetto, addestrato sulla terminologia esistente del RIVM e in esecuzione all'interno dell'ambiente sicuro proprietario di Acolad per fornire la sicurezza richiesta per il settore pubblico.

Un flusso di lavoro scalabile. È stato testato inizialmente su un campione di termini che il RIVM riteneva essere i più difficili, prima di essere applicato all'intera classificazione.

Revisione da parte di esperti. Linguisti con competenze terminologiche specifiche del settore hanno esaminato l'output dell'AI per verificarne la qualità linguistica, un livello di garanzia che la sola valutazione automatizzata non avrebbe potuto fornire. 

1,5 milioni di termini

Tradotti dall'inglese all'olandese

100.000 sinonimi

Generato dall'AI per supportare la ricerca

2 anni

Revisione da parte di esperti in corso
I risultati

Consegnata una prima bozza in olandese, e gettate le basi per la revisione da parte di esperti

Il progetto ha prodotto una prima bozza completa in olandese della classificazione aggiornata, revisionata per la qualità linguistica e pronta per la validazione da parte degli esperti del RIVM.

Il RIVM aveva bisogno di una traduzione di base solida e di buona qualità, non di un prodotto finito, ma di una base affidabile per la revisione esperta che una classificazione di tale importanza richiede. Questi sono i risultati del progetto. L'istituto ammette candidamente che il quadro completo dell'efficienza è ancora in fase di definizione: poiché la qualità è fondamentale, sta esaminando a fondo i risultati e il risparmio netto finale dipenderà da questo lavoro.

Un'esperienza preziosa nel campo dell'AI per entrambe le organizzazioni

Sia per il RIVM che per Acolad, il progetto ha rappresentato un passo importante nell'applicazione dell'AI al lavoro terminologico su larga scala. Ha fornito una chiara visione di come l'automazione sicura e la validazione umana da parte di esperti possano operare in sinergia: l'AI apporta velocità e scalabilità, mentre l'esperienza umana salvaguarda l'accuratezza, il contesto e l'integrità della classificazione.

Sono due in particolare gli insegnamenti emersi. Innanzitutto, per un progetto così impegnativo, la revisione umana si è rivelata preziosa, poiché la valutazione automatizzata della qualità non sempre funziona al meglio con contenuti come le basi terminologiche. In secondo luogo, un processo assistito dall'AI si comporta in modo diverso rispetto a una traduzione manuale costante. La fase iniziale procede più lentamente con l'attività di pre-produzione: si gettano le basi con la raccolta e la pulizia dei dati, si costruisce la memoria di traduzione, si elaborano i prompt e si sviluppa un motore di traduzione personalizzato. Una volta implementato questo sistema, il flusso di lavoro diventa più rapido e scalabile, con una valutazione approfondita come passo successivo essenziale.

Guardando al futuro

La portata del progetto si riflette nella fase successiva: la revisione da parte degli esperti del RIVM è attualmente in corso e si prevede che durerà circa due anni. Parte di questo lavoro consiste nel perfezionare i sinonimi generati dall'AI: alcuni, pur essendo linguisticamente corretti, necessitano di essere riposizionati all'interno della gerarchia, in modo che le condizioni siano codificate e conteggiate nel posto giusto, come richiesto da una classificazione statistica.

Per il RIVM, un risultato importante è l'esperienza del progetto stesso: una comprensione più chiara di dove l'AI sia utile e di dove l'esperienza umana sia indispensabile, nonché preziose informazioni su come far sì che entrambe funzionino al meglio insieme.

"Ogni organizzazione utilizza l'AI in modo crescente, e più progetti si realizzano, più si impara e maggiore è l'esperienza che si acquisisce. È qualcosa che si può condividere e da cui si può imparare anche come istituzione.”

Joost Wammes
Responsabile del progetto, RIVM
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