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L’esame del sangue senza prelievo con l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale, che ha già avuto un impatto notevole su settori quali trasporti, commercio al dettaglio, energia e banche, sta cominciando a essere applicata in medicina. Le sue profonde capacità mantengono la promessa di consentire la diagnosi precoce della malattia e delle anomalie metaboliche e la speranza di rafforzare medici e pazienti.

Un vantaggio dell’intelligenza artificiale è la sua capacità unica di integrare grandi volumi di dati e di identificare modelli che possono essere sottili o difficili da riconoscere per gli esseri umani. Questi modelli hanno un enorme potenziale per avvisare i medici di importanti cambiamenti fisiologici che devono essere affrontati.

Intelligenza artificiale sotto esame della FDA

Ecco perché ci si è rivolti all’Intelligenza artificiale per inventare un nuovo modo di rilevare le fluttuazioni dei livelli di potassio nel sangue che i pazienti potrebbero facilmente eseguire a casa senza prelievo di sangue. La soluzione è all’esame della Food and drug administration per l’approvazione.

L’iniziativa per creare un “test del sangue incruento” ha fornito informazioni sul processo di creazione di soluzioni guidate dall’Intelligenza artificiale. Il potassio è essenziale per l’omeostasi elettrica cellulare, e il corpo mantiene i suoi livelli all’interno di una gamma ristretta. Le fluttuazioni possono portare ad aritmie potenzialmente letali e morte improvvisa e possono essere causate dai farmaci che usiamo per curare i pazienti più a rischio per questi cambiamenti: quelli con malattie cardiache o renali.

A causa dell’alto rischio di danni al paziente quando i livelli di potassio sono troppo alti o troppo bassi, i medici sono riluttanti a regolare i farmaci che influenzano i livelli di potassio senza prima effettuare un esame del sangue. Come la prevalenza di malattie cardiache e renali e dei loro fattori di rischio, ipertensione e diabete, crescerà anche la popolazione di pazienti a rischio di concentrazioni anormalmente alte e basse di potassio nel sangue (iper-e ipopotassiemia).

Tradizionalmente, gli esami ematici del potassio hanno richiesto sangue ed erano disponibili solo negli studi medici o negli ospedali – limitazioni significative per la diagnosi precoce e le misure preventive. Quindi l’obiettivo era di creare un test che le persone potessero fare a casa, senza attingere sangue. Il rilevamento precoce di livelli anomali di potassio nel sangue consentirebbe una migliore titolazione dei farmaci, la risoluzione dei problemi prima che si manifestino, la prevenzione dei ricoveri e la riduzione dei costi.

L’intelligenza artificiale e il machine learning hanno offerto la possibilità di sfruttare nel tempo un’enorme quantità di dati clinici che potrebbero poi essere utilizzati per generare un algoritmo informatico automatizzato per il nuovo metodo di test.

Il metodo sviluppato utilizza lo smartphone in combinazione con l’analisi algoritmica delle registrazioni Ecg. Così è stato sviluppato un sistema per collegare gli elettrodi a uno smartphone e acquisire una registrazione Ecg di qualità. Quindi è stato sviluppato un algoritmo che rileva sottili variazioni nella morfologia della forma d’onda dell’Ecg per determinare i livelli sierici di potassio in tempo quasi reale. L’approccio è stato convalidato in una serie di studi clinici che hanno permesso di scoprire che i punteggi di potassio sono strettamente correlati con gli esami ematici seriali prelevati dagli stessi pazienti.

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