Ricostruzione grafica in 3D dei reni

L’IA per gestire l’insufficienza renale cronica

I ricercatori stanno testano applicazioni di intelligenza artificiale (IA) per migliorare la vita dei pazienti con malattia renale cronica e per ridurre i costi dei trattamenti.

Secondo uno studio di TechEmergence, sono 2 le categorie in cui rientrano le principali applicazioni. Una riguarda il monitoraggio delle condizioni del paziente e la creazione di modelli predittivi. L’altra riguarda l’analisi delle immagini mediche.

Vediamo qualche esempio per ogni categoria per capire meglio di cosa si tratta.

 

Monitoraggio e analisi predittive

Fresenius Medical Care

In un documento clinico del luglio 2017, i ricercatori della Fresenius Medical Care spiegano di aver usato l’IA per gestire l’anemia (mancanza di globuli rossi sani nel corpo) nei pazienti con insufficienza renale cronica.

I test clinici si svolgeranno fino a settembre 2019 e coinvolgeranno circa 240 pazienti. I ricercatori sostengono che il loro software è basato su un algoritmo addestrato su un elevato volume di dati dei pazienti e che può segnalare dosaggi di farmaci basati sui dati demografici e sui dosaggi precedenti.

L’architettura della rete neurale artificiale adottata per costruire l’algoritmo “è conforme ai requisiti europei per i dispositivi medici“.

L’obiettivo principale della sperimentazione è valutare l’efficacia del software. In caso di esito positivo, la sperimentazione potrebbe aiutare a dimostrare la validità degli strumenti di IA per la gestione dell’insufficienza renale cronica.

 

Lytics

Questa società svedese usa il machine learning per aiutare i medici ad assistere i pazienti con malattia renale allo stadio terminale. In genere questi pazienti si sottopongono regolarmente alla dialisi e possono richiedere un trapianto di rene.

Gli algoritmi di Lytics sono stati addestrati con migliaia di dati dei pazienti. Il sistema apprende le tendenze medie della salute dei pazienti ed esegue analisi per identificare o prevedere cambiamenti insoliti.

Quindi l’IA consente di fare previsioni anche sui ricoveri ospedalieri e sui tassi di riammissione. Inoltre, un sistema di monitoraggio del paziente avvisa i medici quando la sua salute subisce un cambiamento inaspettato.

I pazienti indossano strumenti tecnologici che monitorano i loro segnali vitali. Le informazioni raccolte vengono continuamente trasmesse ai monitor dei computer dei medici. Gli avvisi possono anche essere inviati tramite messaggio di testo direttamente ai membri del team sanitario.

 

Western Chronic Disease Alliance

Nel maggio 2017 il Department of Health and Human Services di Victoria (Australia) ha comunicato di aver adottato l’IA in un programma per individuare l’insufficienza renale cronica.

Il programma è stato avviato presso l’ospedale Western Health ed è durato un anno, dal 2012 al 2013, coinvolgendo oltre 170.000 pazienti. I risultati dello studio hanno indicato un aumento del 300% nella diagnosi dell’insufficienza renale attraverso il software.

Il software è basato su algoritmi addestrati per identificare i pazienti a rischio e per ordinare i test di screening rilevanti. Il rapporto afferma inoltre che il numero di pazienti che hanno raggiunto parametri di riferimento per il miglioramento della salute è quasi raddoppiato come risultato dello studio.

I ricercatori attualmente mirano ad espandere il software ad altre malattie croniche tra cui quelle cardiache e il diabete.

 

Analisi delle immagini mediche

Nel gennaio 2018 un team di ricercatori dell’Università di Boston ha pubblicato una scoperta sull’applicazione del deep learning per migliorare l’analisi delle immagini bioptiche dei reni.

Nel documento pubblicato su Kidney International Reports, i ricercatori affermano che sei modelli di rete neurale convoluzionale sono stati addestrati con immagini derivate da campioni di biopsia renale di 171 pazienti trattati presso il Boston Medical Center.

L’obiettivo dello studio era di migliorare il modo in cui le immagini sono classificate e ottimizzare la valutazione dei danni. Ad esempio, i classificatori includevano la sopravvivenza renale a 1, 3 e 5 anni. La sopravvivenza renale è definita come il periodo di tempo che intercorre tra l’insorgenza della malattia e l’insufficienza renale.

Rispetto ai metodi tradizionali, i risultati dello studio affermano che il sistema di IA ha avuto un rendimento migliore nel predire lo stadio dell’insufficienza renale cronica. Inoltre, c’è stato un miglioramento nell’accuratezza di rilevazione nella categoria di sopravvivenza renale a 5 anni: dal 78% a oltre il 90%.

 

IA e medicina sempre più integrate

Le applicazioni di IA per il trattamento e la prevenzione dell’insufficienza renale cronica potrebbero fornirci informazioni preziose. Siamo ancora in una fase iniziale, ma il progresso a cui stiamo assistendo nell’ambito degli strumenti digitali in medicina è davvero notevole.

I vantaggi che offrono queste tecnologie riguardano anche le abitudini dei pazienti. La dialisi è un trattamento cui bisogna sottoporsi in media tre volte a settimana, per 3-5 ore a sessione. Il fatto che i pazienti debbano recarsi in clinica diverse volte alla settimana è davvero stressante.

L’IA permette ai medici di personalizzare la cura e di diminuire le possibilità che i pazienti debbano sottoporsi a dialisi o a un trapianto di rene.

Nel frattempo gli scienziati stanno anche sviluppando un rene artificiale. Una tecnologia del genere unita alle applicazioni di IA potrebbe offrire grande supporto ai medici e una migliore qualità della vita ai pazienti.

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Immagine: Flickr


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