Home Notizie recenti L’innovativa tecnologia di intelligenza artificiale aiuta l’assistenza personalizzata per i pazienti diabetici...

L’innovativa tecnologia di intelligenza artificiale aiuta l’assistenza personalizzata per i pazienti diabetici che necessitano di un trattamento farmacologico complesso

208
0

Immagine dell’IA che raggruppa i pazienti e analizza i modelli e l’efficacia del trattamento. Credito: Regenstrief Institute

Hitachi, Ltd., University of Utah Health (U of U Health) e Regenstrief Institute, Inc. (Regenstrief) hanno annunciato oggi lo sviluppo di un metodo di intelligenza artificiale per migliorare l’assistenza ai pazienti con diabete mellito di tipo 2 che necessitano di un trattamento complesso. A un adulto su 10 nel mondo è stato diagnosticato il diabete di tipo 2, ma un numero minore richiede più farmaci per controllare i livelli di glucosio nel sangue ed evitare gravi complicazioni, come la perdita della vista e malattie renali.

Per questo gruppo più ristretto di pazienti, i medici possono avere un’esperienza decisionale clinica limitata o una guida basata sull’evidenza per la scelta delle combinazioni di farmaci. La soluzione è espandere il numero di pazienti per supportare lo sviluppo di principi generali per guidare il processo decisionale. La combinazione dei dati dei pazienti provenienti da più istituzioni sanitarie, tuttavia, richiede una profonda esperienza nell’intelligenza artificiale (AI) e un’ampia esperienza nello sviluppo di modelli di apprendimento automatico utilizzando dati sanitari sensibili e complessi.

Hitachi, U di U Health, e i ricercatori di Regenstrief hanno collaborato per sviluppare e testare un nuovo metodo di intelligenza artificiale che ha analizzato i dati delle cartelle cliniche elettroniche in Utah e Indiana e ha appreso modelli di trattamento generalizzabili di pazienti con diabete di tipo 2 con caratteristiche simili. Questi modelli possono ora essere utilizzati per aiutare a determinare un regime farmacologico ottimale per un paziente specifico.

Alcuni dei risultati di questo studio sono pubblicati sulla rivista medica peer-reviewed, Giornale di informatica biomedicaNell’articolo,

Hitachi ha lavorato per diversi anni con U of U Health allo sviluppo di un sistema di selezione della farmacoterapia per il trattamento del diabete. Tuttavia, il sistema non è sempre stato in grado di prevedere con precisione modelli di trattamento più complessi e meno prevalenti perché non disponeva di dati sufficienti. Inoltre, non è stato facile utilizzare i dati provenienti da più strutture, poiché era necessario tenere conto delle differenze negli stati di malattia dei pazienti e dei farmaci prescritti tra le strutture e le regioni. Per affrontare queste sfide, il progetto ha collaborato con Regenstrief per arricchire i dati con cui stava lavorando.

Il nuovo metodo di intelligenza artificiale inizialmente raggruppa i pazienti con stati patologici simili e quindi analizza i loro modelli di trattamento e gli esiti clinici. Quindi abbina il paziente di interesse ai gruppi di stato della malattia e prevede la gamma di potenziali esiti per il paziente a seconda delle varie opzioni di trattamento. I ricercatori hanno valutato quanto bene il metodo funzionasse nel predire esiti positivi dati i regimi farmacologici somministrati a pazienti con diabete nello Utah e nell’Indiana. L’algoritmo è stato in grado di supportare la selezione dei farmaci per oltre l’83% dei pazienti, anche quando due o più farmaci sono stati utilizzati insieme.

In futuro, il team di ricerca prevede di aiutare i pazienti diabetici che richiedono un trattamento complesso a verificare l’efficacia di varie combinazioni di farmaci e quindi, con i loro medici, a decidere un piano di trattamento adatto a loro. Ciò porterà non solo a una migliore gestione del diabete, ma anche a un maggiore coinvolgimento, compliance e qualità della vita dei pazienti.

Le tre parti continueranno a valutare e migliorare l’efficacia del nuovo metodo di intelligenza artificiale e contribuiranno alla futura cura dei pazienti attraverso ulteriori ricerche nell’informatica sanitaria.


Articolo precedenteLo studio esamina le disparità razziali tra le donne con sifilide
Articolo successivoLa luce ultravioletta può pulire le maschere N95 per il riutilizzo senza ostacolare le prestazioni, secondo uno studio