Uno studio della Mayo Clinic spiega quali sono i principali modelli di intelligenza artificiale e di simulazione utilizzati nella diagnosi e nel management di condizioni critiche che richiedono decisioni rapide e sicure, spesso personalizzate, per poter essere trattate con successo (Lal A, Pinevich Y, Gajic O, Herasevich V, Pickering B. Artificial intelligence and computer simulation models in critical illness. World J Crit Care Med. 2020;9(2):13-19. Published 2020 Jun 5. doi:10.5492/wjccm.v9.i2.13).

L’intelligenza artificiale, associata ai dati digitali, sempre più numerosi grazie ai Registri Elettronici Sanitari (o similari), è vista come una possibilità per sostenere i clinici nel loro lavoro, oltre che per dipanare alcuni aspetti ancora non chiari delle patologie cliniche utili per definire i migliori percorsi terapeutici.
Machine learning, deep learning e simulazioni in-silico sono tra gli strumenti più diffusi.

Parlando di Terapia Intensiva, ci sono già alcuni strumenti predittivi, come il modello AI Clinician, disegnato per assistere il clinico nell’individuazione del miglior trattamento per la sepsi in tempo reale, e il modello predittivo AKI, utile per individuare i pazienti che andranno incontro a insufficienza renale dopo un intervento chirurgico, per esempio, è attualmente allo studio per verificarne l’attendibilità.

Secondo gli autori, però, questi modelli real time sarebbero poco precisi e affidabili. A queste limitazioni si aggiungono considerazioni sulla privacy del paziente e sulla responsabilità medica, che potrebbero rallentare l’utilizzo di questi strumenti nelle Unità di Terapia Intensiva.

Infine, gli autori evidenziano che questi modelli potrebbero lavorare meno bene proprio nelle prime ore dall’inizio della situazione critica, che sono però quelle più importanti per ottenere un buon risultato.
In ultima analisi, quindi, se un modello di intelligenza artificiale può essere utile nello stratificare il rischio del paziente e dare indicazioni terapeutiche, questa utilità diminuisce quando si lavora al letto del paziente, come spesso accade in ambito critico.
Secondo gli autori servono comunque ulteriori conferme.

Stefania Somaré

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