Ictus ischemico: migliorare i trattamenti personalizzati con l’Intelligenza Artificiale - Humanitas 5x1000 Facebook Twitter WhatsApp LinkedIn Telegram

Come utilizziamo il tuo 5×1000

5x1000

Ictus ischemico: migliorare i trattamenti personalizzati con l’Intelligenza Artificiale

Nome dello studio: Uso dell’intelligenza Artificiale per lo sviluppo e la convalida di modelli prognostici di scarsi esiti clinici e funzionali in pazienti con ictus ischemico trattati con fibrinolisi e trombectomia
Responsabile: SIMONA MARCHESELLI

Ictus ischemico acuto: una grave patologia che colpisce oltre 200.000 persone l’anno solo in Italia.

L’ictus ischemico acuto (AIS) in Italia è la terza causa di morte, dopo le malattie cardiache e il cancro. Dei 200.000 casi l’anno, l’80% sono nuove diagnosi, il 20% ricorrenze, soprattutto nella popolazione sopra i 65 anni. Circa un terzo dei sopravvissuti sviluppa un alto grado di invalidità a distanza di 1 anno dall’evento acuto (si contano 913.000 malati in Italia).
Oltre alla sofferenza per i pazienti, l’ictus ischemico acuto rappresenta un importante problema di salute pubblica globale (è la terza condizione sanitaria più costosa nei Paesi sviluppati).

Cure efficaci sono già disposizione ma non tutti migliorano come si vorrebbe

I pazienti sono trattati con riperfusione tramite trombolisi tPA o trombectomia EIT.
Sebbene i vantaggi di questi trattamenti siano chiari, le risposte individuali alle cure sono variabili: solo una parte dei pazienti sperimenta un miglioramento neurologico importante e ha un risultato a lungo termine più favorevole.
Per decidere le strategie di trattamento e riabilitazione è necessaria la previsione individuale del risultato dell’AIS ma oggi non è ancora possibile avere una stima accurata con i modelli di previsione e i sistemi di punteggio convenzionali.

Per questo i ricercatori Humanitas hanno scelto di lavorare con l’Intelligenza Artificiale

Algoritmi avanzati di apprendimento automatico basati sull’analisi di un gran numero di variabili rappresentano una nuova opzione per migliorare la previsione dei risultati. Da queste premesse è stato avviato questo progetto di ricerca.

Gli obiettivi della ricerca sono due

I ricercatori intendono sfruttare gli strumenti dell’Intelligenza Artificiale (IA) per identificare e convalidare un modello prognostico di previsione dei risultati nei pazienti AIS incentrato sui trattamenti attuali che tenga conto di tutte le possibili variabili che si possono estrarre dalla cartella clinica elettronica.
In particolare attraverso la tecnologia intendono:
1. ricavare e convalidare alcuni modelli predittivi di esiti scarsi e complicazioni (ad esempio, eventi emorragici, insorgenza di infezioni) per stratificare il rischio del paziente e migliorare il processo decisionale del medico
2. identificare e costruire una serie di indicatori e misure utili a tracciare il percorso clinico completo dei pazienti in ospedale, dalla fase iperacuta, gestita nel Dipartimento di Emergenza (DE) e nell’Unità di Ictus (SU) alla fase post-acuta, concluso nell’Unità di riabilitazione neurologica (NRU).

Come stanno procedendo le attività dello studio

E’ stato avviato nel 2021: nella prima fase i ricercatori hanno identificato le variabili che possono avere un’influenza significativa sull’esito dei pazienti con ictus ischemico in fase acuta. Ne hanno selezionati circa 600 che negli ultimi 5 anni sono stati trattati nel nostro ospedale con fibrinolisi endovenosa e/o trombectomia meccanica, raccogliendone le caratteristiche demografiche e i tempi di arrivo in ospedale e di accesso alle cure.

Quali risultati si attendono i ricercatori

Grazie all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale, e con l’aiuto dei data scientists dell’AI Center Humanitas, si lavora per costruire un modello che permetta di estrarre in modo automatico i dati dei fattori di rischio e degli esiti degli esami clinici durante il ricovero in modo da ottenere un database con tutte le variabili che possono influenzare il recupero del paziente.
I risultati ottenuti consentiranno di migliorare la classificazione dei pazienti colpiti da ictus, offrire loro una maggiore personalizzazione della cura e una migliore qualità di vita.