La preeclampsia, una grave complicazione che colpisce una gravidanza su 12, rappresenta una sfida significativa per la salute sia delle madri che dei neonati. Caratterizzata da pressione sanguigna alta e danni agli organi, si sviluppa dopo le 20 settimane di gravidanza e comporta seri rischi sia per la madre che per il bambino, se non trattata.
La frequenza del suo impatto, infatti, è allarmante: con 140 milioni di nascite
all’anno, più di 11 milioni di donne e i loro bambini potrebbero essere colpiti dalla preeclampsia a livello globale.
Ogni anno, in tutto il mondo, questa patologia provoca la morte di 70.000 donne incinte, una ogni 7 minuti, e di 500.000 bambini, un neonato ogni 40 secondi. Il motivo è semplice: l’assenza di uno strumento diagnostico affidabile.
AI_PREMie muove i suoi primi passi proprio da questa situazione, per aiutare il processo decisionale clinico in tempo reale e portare a diagnosi più accurate e a trattamenti personalizzati che potrebbero salvaguardare la vita e la salute a lungo termine di madri e bambini.
Ecco come la diagnosi potenziata dall’intelligenza artificiale può correre in aiuto di medici e pazienti.
Le problematiche legate alla diagnosi tradizionale
Fino ad oggi, non si è mai raggiunto un test definitivo per identificare positivamente la condizione. Pertanto, sebbene il monitoraggio costante e i
farmaci per la pressione sanguigna riescano a gestire, in alcuni casi, la preeclampsia, i casi gravi possono richiedere un parto anticipato per salvaguardare la salute di figlio e genitrice, sottolineando ancor di più la gravità della mancanza di uno strumento diagnostico affidabile.
L’innovazione diagnostica richiede scalabilità: il caso AI_PREMie
Lo studio e lo sviluppo di una nuova tecnologia di diagnosi della preeclampsia nascono in seno UCD Institute for Discovery di Dublino. Qui nel 2015, Patricia Maguire, docente universitaria, insieme alle docenti e ricercatrici Mary Higgins, Fionnuala Ní Áinle e Paulina Szklanna, discutono delle variazioni dei biomarcatori nel sangue come sistema potenziale di allarme in donne sospettate di avere la preeclampsia.
Sei anni dopo, il team sviluppa Paladin, una tecnologia diagnostica innovativa mirata a rivoluzionare l’identificazione diagnostica ematica. E, proprio partendo da questa piattaforma, prende il via l’idea di potenziarla con le nuove possibilità dettate dal machine learning e dall’intelligenza artificiale, combinando i segnali biochimici unici ricavati con dati clinicamente rilevanti per sviluppare un prototipo diagnostico all’avanguardia.
Ci si rende quindi presto conto che la soluzione deve affrontare una sfida di scalabilità, affinché AI_PREMie sia presente in ogni singolo ospedale del mondo e il test sia disponibile per ogni singola persona che ne abbia bisogno.
Per passare alla fase successiva di sviluppo, si decide pertanto di avvalersi di SAS Viya, piattaforma flagship di AI e Analytics ospitata in un ambiente cloud Microsoft Azure.
Le funzionalità di SAS e Microsoft Azure forniscono una potente interoperabilità e consentono lo scambio di informazioni mediche attraverso gli standard Health Level Seven (HL7) e Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), offrendo la possibilità di raccogliere informazioni direttamente dagli EHR (Electronic Health Records) e di integrarle direttamente in AI_PREMie, consentendo dunque di scalare rapidamente e in modo affidabile in futuro.
I vantaggi della soluzione
Oggi AI_PREMie integra expertise biomedica, clinica e di intelligenza artificiale per sviluppare un algoritmo di stratificazione del rischio per la preeclampsia. Questo strumento combina biomarcatori ematici brevettati rilevanti per la fisiopatologia della preeclampsia con l’intelligenza artificiale per facilitare la diagnosi tempestiva di questa grave complicazione e sostenere le decisioni cliniche in tempo reale, fornendo punteggi di rischio facilmente interpretabili entro poche ore e integrabili quindi nella pratica clinica su larga
scala.
La soluzione rende inoltre disponibile una visione unificata dei dati della paziente utilizzati per creare la classificazione, incorporando biomarcatori piastrinici unici, nonché dati clinici e informazioni demografiche rilevanti.
Data for good: lo sviluppo è continuo
AI_PREMie è attualmente in fase pilota nei tre principali ospedali ostetrici d’Irlanda, che rappresentano il 50% di tutte le nascite irlandesi: il National Maternity Hospital, il Rotunda Hospital e il Coombe Women & Infants University Hospital, con i primi test effettuati con l’ausilio di AI_PREMie previsti in un dipartimento ospedaliero ostetrico di Dublino verso la fine del 2024 e inizio dell’anno prossimo.
La missione è concentrata sull’assicurare l’accessibilità ad AI_PREMie per ogni paziente a livello globale, introducendola anche negli ospedali di Stati Uniti e Africa in un futuro prossimo. L’obiettivo ultimo è quello di garantire l’accesso universale al test della diagnosi con l’intelligenza artificiale per ogni paziente che lo necessiti, in tutto il mondo.
Tra i piani per il futuro c’è quello di adattare AI_PREMie all’interno di un test
specifico, rendendolo un dispositivo domestico accessibile a tutti.
Un aspetto particolarmente interessante è infatti il potenziale per un miglioramento continuo attraverso la raccolta di dati una volta che lo strumento sarà ampiamente distribuito, che permetterà di perfezionare la sua accuratezza nel tempo.
Questo è un ottimo esempio di progetto di Data for Good. Infatti i dati, le analisi e l’intelligenza artificiale possono aiutare il settore sanitario a salvare le vite dei pazienti, combinandosi all’esperienza umana dei professionisti del settore medico.
Ciò spinge anche a credere che l’ausilio dell’intelligenza artificiale non si debba
fermare qui. Sempre di più, in futuro, la potenza di elaborazione dell’AI può e deve essere usata per velocizzare i processi di studio e analisi dei dati che sono essenziali per fare avanzare la ricerca scientifica, contribuendo così a un progresso continuo e sostenibile del settore sanitario.
