L’intelligenza artificiale (IA) sta assumendo un ruolo sempre più rilevante in diversi settori e uno di quelli più promettenti è la medicina. Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e individuare modelli e correlazioni che sfuggirebbero all’occhio umano, l’IA sta rivoluzionando la diagnosi, il trattamento e la prevenzione delle malattie.
Uno dei setting in cui la rapidità e precisione della diagnosi è fondamentale per la salute del paziente è quello dell’emergenza-urgenza, in particolar le patologie tempo-dipendenti e tra queste l’ictus cerebrale acuto. In un quadro complessivo in cui il sovraffollamento dei Pronto Soccorso e la scarsità del personale del Sistema Sanitario Nazionale possono pregiudicare la qualità dell’assistenza fornita, l’utilizzo di sistemi di supporto alla diagnosi può rappresentare un punto di svolta.
L’IA nel trattamento dell’ictus
L’ictus cerebrale acuto rappresenta una delle principali cause di morbilità e mortalità a livello mondiale. La tempestività nella diagnosi e nel trattamento è fondamentale per migliorare le prospettive di guarigione e ridurre le conseguenze a lungo termine. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale si sta rivelando un alleato importante per migliorare la gestione dell’ictus, permettendo una diagnosi precoce e un intervento tempestivo. Il riconoscimento precoce dell’ictus è un passaggio cruciale per un trattamento efficiente, in quanto consente di attivare rapidamente le risorse necessarie per il paziente.
Il sistema “hub and spoke”
In Italia, la rete dell’emergenza neurologica è organizzata tramite un sistema “hub and spoke”, un modello in cui un ospedale centrale (hub) con capacità avanzate e specializzate, che fornisce servizi di consulenza e di supporto a diverse strutture periferiche (spoke) che hanno meno risorse e competenze. Questo modello si adatta particolarmente bene all’utilizzo di sistemi di telemedicina e teleconsulto, in cui le strutture spoke inviano dati e immagini all’hub, il quale fornisce consulenza specialistica da parte di diverse figure professionali (neurologi, neuroradiologi, medici dell’emergenza, fisioterapisti, …). Il tutto senza necessità di far muovere fisicamente gli specialisti o i pazienti ma trasferendo solamente i dati.
Il progetto della Stroke Unit di Perugia
Presso la Stroke Unit dell’Azienda Ospedaliera di Perugia, in collaborazione con la scuola di Specializzazione di Medicina d’Emergenza ed Urgenza e la facoltà di Ingegneria dell’università di Perugia, è in corso un progetto all’avanguardia che mira a utilizzare l’IA nel setting dell’emergenza-urgenza per la gestione dell’ictus ischemico cerebrale.
Uno dei principali obiettivi del progetto è lo sviluppo di un assistente virtuale basato sull’IA che, analizzando le caratteristiche di presentazione clinica del paziente, possa porre una diagnosi corretta di ictus e indirizzarlo verso un percorso di gestione adeguato. La sfida principale è superare la carenza di personale sanitario, in particolare di operatori del primo soccorso, che può compromettere la tempestività e la qualità dell’assistenza fornita ai pazienti colpiti da ictus.
L’IA in questione, utilizzando tecniche di machine learning, riesce ad analizzare grandi quantità di dati clinici, tra cui sintomi, segni neurologici e risultati di esami diagnostici, al fine di individuare pattern e correlazioni che permettano una diagnosi accurata. L’assistente virtuale sviluppato nel progetto di Perugia sarà addestrato su un vasto dataset di casi di ictus e utilizzerà algoritmi avanzati per valutare le caratteristiche cliniche del paziente e determinare la probabilità di ictus. L’individuazione di questa patologia può essere complessa, poiché i sintomi dell’ictus possono variare notevolmente e possono essere facilmente confusi con altre condizioni mediche.
L’utilizzo dell’IA in questo contesto offre numerosi vantaggi. In primo luogo, può ridurre il tempo trascorso tra l’arrivo del paziente al pronto soccorso e l’inizio del trattamento, migliorando così le prospettive di recupero. L’IA può anche contribuire a una corretta triage, identificando rapidamente i pazienti con ictus gravi che richiedono un trattamento di emergenza e quelli con sintomi meno gravi che possono essere gestiti in strutture di secondo livello.
Inoltre, l’assistente virtuale può fornire supporto ai medici di emergenza nel processo decisionale, offrendo raccomandazioni basate su evidenze scientifiche e analisi dei dati. Ciò può essere particolarmente utile per i medici meno esperti o in situazioni di alta affluenza, in cui le risorse sono limitate e la pressione è elevata.
L’Intelligenza Artificiale in medicina
L’IA si sta rivelando uno strumento potente e rivoluzionario nello sviluppo di farmaci e nella pianificazione di trattamenti personalizzati. Il suo uso nel campo della diagnostica, inoltre, è particolarmente utile per la diagnosi precoce: immagini mediche come radiografie e scansioni MRI possono essere analizzate con una precisione senza precedenti, individuando anomalie e patologie in modo tempestivo. L’IA può persino prevenire lo sviluppo di tumori, individuando precocemente lesioni neoplastiche.
Gli utilizzi dell’IA in medicina non si limitano alla diagnosi ma possono essere applicati a tutti i campi, dalla prevenzione alla ricerca, alla gestione del paziente, fino alla chirurgia robotica. Sistemi in grado di correlare dati da fonti diverse, tra cui documenti, immagini e sensori, sintetizzandoli e scremando il “rumore” o i falsi positivi, possono dare al clinico un colpo d’occhio completo sulla salute e la storia del paziente, mettendo così a disposizione tutti gli elementi per una diagnosi rapida e accurata.
Le questioni etiche
Un aspetto cruciale del progetto riguarda l’aderenza alle linee guida cliniche. L’assistente virtuale sarà progettato per seguire rigorosamente le raccomandazioni internazionali sulla gestione dell’ictus, assicurando che i pazienti vengano indirizzati al percorso di cura più adeguato in base alla gravità dell’ictus, alle comorbilità e alle caratteristiche individuali.
Va sottolineato infatti che l’IA può fornire un supporto e una guida utile ma non può sostituire la capacità clinica del medico di analizzare le informazioni in modo critico e di prendere le decisioni su terapie e trattamenti in base alla propria professionalità e autonomia.
Uno degli aspetti non trascurabili di questa tecnologia riguarda i bias o le cosiddette “allucinazioni” a cui i modelli di intelligenza artificiale possono andare incontro se allenati su una quantità di dati limitata o, comunque, di fronte a una casistica nuova della quale non hanno una base di conoscenza adeguata. L’Intelligenza artificiale solleva inoltre questioni riguardanti l’etica e la sicurezza dei dati personali dei pazienti.
È fondamentale, pertanto, che lo sviluppo di sistemi di IA avvengano in modo responsabile, con una rigida attenzione alla privacy e alla sicurezza dei dati, e che il loro utilizzo come supporto alle decisioni sia fatto in maniera consapevole, preservando la professionalità e la responsabilità delle scelte.
Le prospettive
I risultati attesi da questo innovativo progetto sono molteplici. Innanzitutto, ci si aspetta che l’utilizzo dell’assistente virtuale basato sull’IA migliori la tempestività nella diagnosi e nel trattamento dell’ictus, riducendo così la mortalità e la morbidità associate alla malattia. Inoltre, il progetto mira a ottimizzare l’allocazione delle risorse sanitarie, consentendo una gestione più razionale e mirata dei pazienti con ictus.
Il progetto di Perugia mira anche a utilizzare la telemedicina per migliorare la gestione dell’ictus. Attraverso l’uso di tecnologie avanzate, come le videochiamate e i sistemi di trasmissione delle immagini diagnostiche, i medici dell’ospedale hub possono fornire consulenza e supporto ai centri periferici, consentendo una gestione più efficiente dei pazienti con ictus cerebrale acuto. Questo approccio può contribuire a ridurre i tempi di attesa per la consultazione specialistica e garantire un trattamento appropriato in tutto il territorio.
La correlazione tra i dati raccolti e il racconto dei sintomi fatto dal paziente stesso, registrato dall’assistente vocale, confrontati con altri casi simili, con le anamnesi raccolte, gli esami obiettivi e le lettere di dimissione con la diagnosi che hanno avuto, consentirà al sistema di apprendere da una vasta casistica e di individuare associazioni tra elementi differenti finora mai esplorate, guidando i clinici a porre domande aggiuntive sulla genesi dei sintomi, a richiedere ulteriori approfondimenti diagnostici o un teleconsulto con la struttura hub, che sarà in grado non solo di interagire con il paziente e leggere la storia clinica, ma anche il riassunto dei sintomi come raccontati dal paziente stesso o dai familiari.
Conclusioni
Da un punto di vista più ampio, il progetto di Perugia può fungere da modello per l’implementazione di soluzioni simili in altre strutture sanitarie, costituendo una base di conoscenza più grande e contribuendo così a migliorare la gestione dell’ictus a livello nazionale e internazionale.
