TORONTO – I timori alimentati dai possibili effetti nocivi dell’intelligenza artificiale (IA) sembrano non trovare posto nel settore sanitario dove è in atto una vera e propria rivoluzione attraverso l’automazione e l’analisi avanzata dei dati.
Un sistema di allerta precoce IA che prevede quali pazienti sono a rischio di peggioramento durante la degenza ospedaliera è stato associato a una diminuzione dei decessi inaspettati. È quanto risulta da uno studio pubblicato ieri sul Canadian Medical Association Journal che con l’uso della IA ha rilevato una riduzione del 26 per cento dei decessi non preceduti da cure palliative nel reparto di medicina interna generale dell’ospedale St. Michael.
Lo studio ha esaminato i decessi di pazienti tra il 1° novembre 2020 e il 1° giugno 2022 quando è stato utilizzato lo strumento di IA e li ha confrontati con un periodo di tempo precedente, dal 1° novembre 2016 al 1° giugno 2020, quando la tecnologia non è stata utilizzata.
I ricercatori hanno riscontrato un tasso di mortalità del 2,1% quando l’IA non è stata usata, rispetto all’1,6% quando lo è stata.
“Abbiamo visto che c’è molto clamore ed entusiasmo intorno all’intelligenza artificiale in medicina. Abbiamo anche visto che non c’è molta implementazione effettiva di questi strumenti in ambienti clinici reali – ha affermato l’autore principale della ricerca, Amol Verma, specialista in medicina interna generale e scienziato presso l’ospedale di Toronto – questo è un primo esempio di uno strumento implementato che è stato rigorosamente testato e valutato e che sta mostrando promesse per aiutare effettivamente a migliorare l’assistenza ai pazienti”.
La tecnologia chiamata CHARTwatch, ha detto Verma, analizzava continuamente più di 100 diverse informazioni su ogni paziente nel reparto. Quando lo strumento di intelligenza artificiale prevedeva che le condizioni di un paziente stavano peggiorando, inviava un avviso a medici e infermieri, spingendoli a intervenire rapidamente. “Lo strumento raccoglie le informazioni che vengono già raggruppate di routine nella cartella clinica elettronica dei pazienti”, ha precisato Verma che è anche professore di ricerca e istruzione IA in medicina presso l’Università di Toronto.
Ciò include informazioni come età e storia clinica, nonché misurazioni come segni vitali, pressione sanguigna, frequenza cardiaca e risultati di esami di laboratorio. “Accumula tutte queste informazioni per fare una previsione sul rischio di ammalarsi più gravemente in futuro e quindi aggiorna le previsioni del suo modello ogni ora in base a come tutte queste cose cambiano nel tempo”, ha detto Verma.
Se dopo aver esaminato il paziente il medico concordava con la previsione dell’intelligenza artificiale, venivano prese le misure necessarie. Ciò includeva il trasferimento del paziente in terapia intensiva, la somministrazione di antibiotici per infezioni gravi come la sepsi o il monitoraggio più frequente del paziente.
“È importante che l’IA non dica al medico ‘prescrivi questo farmaco, sai, intervieni con questo test o questo trattamento’. Tutto questo è ancora lasciato al giudizio degli infermieri e dei dottori che si occupano delle cure – ha detto – si tratta invece di un segnale che dice, ‘ehi, presta attenzione a questo paziente'”.
Questi segnali di allerta precoce sono importanti in ambienti ospedalieri affollati in cui ogni infermiere o medico si prende cura di molti pazienti che devono sottoporsi a molteplici esami di laboratorio, esami di diagnostica per immagini e altri interventi che potrebbero cambiare la loro prognosi. “Non è possibile per gli esseri umani tenere d’occhio 20, 30 pazienti contemporaneamente, tutto il tempo. Sebbene i risultati siano promettenti, dovrebbero essere interpretati con cautela ed è necessario uno studio come si fa per i farmaci”, ha concluso Verma.
Nella foto in alto, il St. Michael Hospital (Wikipedia)
