L’intelligenza artificiale “contro” la demenza: una nuova frontiera per la diagnosi
La demenza è una crescente emergenza sanitaria globale, ma l’Intelligenza artificiale (Ai) può aiutare la diagnosi. A seguire questo percorso è il National Centre for Healthy Ageing (Ncha) dell’Australia che – in collaborazione con la Monash University e Peninsula Health – ha sviluppato un sistema innovativo che unisce metodi tradizionali con l’intelligenza artificiale, al fine di migliorare il rilevamento della demenza nelle strutture ospedaliere.
Secondo il World Alzheimer Report, sono circa 50 milioni le persone affette dalla patologia. Si prevede che questo numero triplicherà entro il 2050, rendendo essenziale una diagnosi più accurata per una migliore pianificazione dei servizi sanitari. Scopriamo come con l’ausilio dell’Ai.
Il problema dell’identificazione della demenza senile
La demenza è un termine generico che indica un declino cognitivo grave che interferisce con le attività quotidiane; è un termine ombrello che comprende diverse condizioni neurodegenerative, come Alzheimer, la demenza fronto-temporale, la demenza a corpi di Lewy, la demenza vascolare e altre. Tutte queste condizioni causano un declino delle capacità cognitive, come la memoria, il linguaggio, il ragionamento e il giudizio.
Attualmente, la demenza viene registrata nei documenti ospedalieri sulla base delle informazioni raccolte nelle cartelle cliniche dai medici. Tuttavia, la vastità dei dati testuali presenti rende spesso difficile una valutazione accurata, con il rischio che molti pazienti non vengano correttamente identificati per la patologia reale di cui soffrono.
L’opportunità di migliorare questo processo nasce dal frequente contatto tra i pazienti e il sistema sanitario. Se le cartelle cliniche elettroniche fossero sfruttate in modo più efficiente, si potrebbero ottenere stime più precise, migliorando così la gestione delle risorse sanitarie e garantendo un’assistenza tempestiva ai pazienti.
La metodologia dello studio
Il progetto di ricerca, per questo motivo, si è basato sull’analisi delle cartelle cliniche elettroniche di oltre 1.000 individui di età superiore ai 60 anni nella regione del Frankston-Mornington Peninsula, in Australia.
Il gruppo di studio comprendeva persone affette da demenza diagnosticate con metodi di riferimento e un gruppo di controllo senza demenza. L’approccio si è basato su un duplice flusso di analisi:
- Il flusso tradizionale, che ha considerato dati strutturati, inclusi codici diagnostici per la demenza, informazioni demografiche, stato socio-economico, prescrizioni mediche, utilizzo dei servizi di emergenza e ospedalieri, e segnalazioni di sintomi come confusione o comportamento agitato.
- Il flusso Nlp (Natural Language Processing), che ha impiegato tecniche di intelligenza artificiale per analizzare il testo contenuto nelle cartelle cliniche. Questo metodo ha permesso di estrarre indizi diagnostici dalle descrizioni dei medici, migliorando la capacità di identificare i pazienti affetti da demenza.
Per garantire la rilevanza clinica, il team ha coinvolto esperti del settore che hanno guidato l’analisi dei dati e affinato gli algoritmi di riconoscimento.
I risultati e il potenziale impatto
L’integrazione tra metodi tradizionali e Ai ha dimostrato un’elevata precisione nell’identificazione dei pazienti con demenza. L’autrice principale dello studio, la dottoressa Taya Collyer, ha affermato che “L’accesso a cartelle cliniche elettroniche di alta qualità e curate dalla nostra piattaforma dati sull’invecchiamento sano ha contribuito a raccogliere i dati in modo efficiente per affrontare questo problema. È stato utilizzato un software speciale per sfruttare la grande quantità di dati di testo libero in modo da poter applicare l’elaborazione del linguaggio naturale”.
“Abbiamo quindi sviluppato algoritmi per l’individuazione della demenza attraverso un flusso tradizionale per i soliti dati strutturati e un flusso Nlp per i record di testo”, ha concluso Collyer.
Il direttore dell’Ncha e responsabile del progetto, il professor Velandai Srikanth, ha affermato che l’impatto futuro di questo nuovo approccio è entusiasmante, non solo per un conteggio più accurato del numero di persone affette da demenza, ma anche per l’identificazione efficiente di coloro che hanno un’alta probabilità di esserne affetti e che potrebbero aver bisogno di cure e supporto, ma che altrimenti potrebbero non essere individuati.
“Dato che il riconoscimento clinico delle persone con diagnosi di demenza che si rivolgono agli ospedali è scarso, utilizzando questo nuovo approccio potremmo identificare i pazienti in anticipo per un’adeguata diagnosi e assistenza clinica. Sono certo che molte persone non ricevano cure adeguate perché non siamo molto bravi a identificarle o a individuare i loro bisogni”, ha concluso il professor Srikanth.
Questo nuovo metodo offre una strategia digitale innovativa per catturare e combinare indizi in testi scritti, come descrizioni di confusione o dimenticanze, o avvisi di comportamenti problematici, per segnalarli e fornire loro cure e supporto adeguati.
L’uso responsabile dell’intelligenza artificiale nella ricerca scientifica e nell’identificazione della demenza potrebbe rappresentare una svolta per il sistema sanitario australiano e non solo. La capacità di combinare dati strutturati con analisi testuali avanzate offre nuovi strumenti per una diagnosi precoce e una gestione più efficace della malattia.
Grazie a questo approccio, il National Centre for Healthy Ageing e i ricercatori coinvolti stanno ridefinendo il modo in cui la demenza viene identificata, stimata e trattata, con l’obiettivo di garantire a tutti i pazienti l’assistenza di cui hanno bisogno.
