Rilevare un Accidente Cerebrovascolare (CVA) o ‘Ictus’ – L’IA potrebbe assistere i paramedici nelle emergenze critiche di tempo

Essere un paramedico è un lavoro incredibilmente stressante.  Non solo hanno il compito di salvare vite, ma questi operatori in prima linea si trovano costantemente in situazioni imprevedibili in ogni ambiente immaginabile.  Devono rimanere cordiali ma assertivi e lavorare bene sia individualmente sia con i servizi alleati (Vigili del fuoco, Polizia, ecc.).  Per di più, devono farlo lavorando con orari irregolari e lunghi, mettendo estrema pressione sia sul corpo sia sulla mente.  Tra tutte le chiamate a cui i paramedici devono rispondere, alcune delle più angoscianti sono quelle in cui hanno poco o nessun controllo sull’esito.  Una reazione allergica può essere trattata con farmaci; alcune emergenze diabetiche possono essere risolte con glucosio; le aritmie cardiache possono essere corrette con interventi elettrici. Tuttavia, quando si tratta di Accidenti Cerebrovascolari (CVA) – comunemente indicati come ‘ictus’ – c’è poco che si possa fare sul campo.

Un ulteriore fattore che complica la situazione nella gestione di un CVA è il fatto che il trattamento per la forma più comune (ischemica) deve essere somministrato entro un intervallo di tempo relativamente breve, inferiore a 4,5 ore.  Questo può sembrare molto tempo, ma tenendo conto del tempo necessario ai paramedici per arrivare sul luogo, escludere possibili cause, identificare il problema e infine preparare il paziente per il trasporto al pronto soccorso, le 4,5 ore passano molto più velocemente di quanto ci si possa aspettare – soprattutto nelle zone rurali.  Per questo motivo una rilevazione rapida e precoce è fondamentale quando si tratta di un CVA.

Fortunatamente, con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (AI), i paramedici potrebbero avere un nuovo strumento su cui contare nei prossimi anni.

Trasformare i minuti in secondi

Un team di ingegneri biomedici dell’Università RMIT ha recentemente sviluppato un nuovo strumento che sfrutta l’IA per identificare un CVA in pochi secondi, con un tasso di accuratezza superiore a quello attualmente possibile sul campo.  Il loro articolo, intitolato ‘Espressioni facciali per identificare post-ictus: uno studio pilota‘, descrive un’app per smartphone in grado di valutare efficacemente le caratteristiche facciali di una persona e determinare se vi sono segni di un CVA basandosi su segni consolidati da tempo, come il cedimento facciale unilaterale.

Anche se è ancora necessario molto lavoro, i primi risultati sono stati piuttosto promettenti, con la soluzione basata sull’IA che ha rilevato con precisione i pazienti post-ictus con un tasso di successo dell’82%.

“Con un’accuratezza dell’82%, i risultati sono promettenti. L’analisi mostra che ‘Kiss’ e ‘Spread’ sono le migliori espressioni facciali per differenziare tra individui sani e post-ictus, con i muscoli intorno alla bocca i più colpiti. Il sistema è progettato per l’analisi non supervisionata dei video, rendendolo adatto a essere sviluppato come app su smartphone”

Una parte di ciò che può rendere l’identificazione di un CVA difficile e dispendiosa in termini di tempo è il fatto che il processo tipicamente comporta l’esclusione di varie cause alternative per la presentazione del paziente.  Alcune condizioni comuni che possono imitare un CVA includono,

• ipoglicemia (basso livello di zucchero nel sangue)
• infezioni del sistema nervoso centrale (ad es., meningite)
• ipertensione severa e/o aumento della pressione intracranica (ICP)
• droghe (ad es., cocaina)

Una volta identificato, l’assistenza pre-ospedaliera tipicamente prevede la messa in sicurezza delle vie aeree del paziente, la somministrazione di ossigeno se indicata, e il trasporto rapido.  Ciò di cui il paziente ha bisogno è un agente anti-coagulante per i CVA ischemici o un intervento chirurgico per i CVA emorragici.

Introdurre così tante variabili rende l’accuratezza più difficile sul campo, e la risorsa più preziosa (il tempo) viene consumata.  Con ogni minuto che avvicina il paziente a danni cerebrali permanenti, una soluzione proposta dal team di ingegneri potrebbe salvare innumerevoli vite in tutto il mondo rendendo il lavoro dei paramedici un po’ più semplice ed efficace.

Aziende che sfruttano l’Intelligenza Artificiale nella sanità

1. Alphabet Inc.

GOOGL Grafico dei prezzi

La divisione Google Health di Alphabet (GOOG ) si concentra sull’utilizzo dell’IA per migliorare l’assistenza sanitaria. Sta sviluppando algoritmi di IA per diagnosticare malattie a partire dalle immagini mediche, prevedere gli esiti dei pazienti e personalizzare i piani di trattamento. Un progetto notevole è l’uso dell’IA per rilevare la retinopatia diabetica e il cancro al seno con alta precisione dalle immagini mediche.

Un’altra iniziativa associata ad Alphabet è tramite una delle sue filiali, DeepMind. Questa azienda, anch’essa all’avanguardia nell’IA per la sanità, sta lavorando su progetti che utilizzano l’IA per prevedere il deterioramento del paziente e sviluppare modelli di predizione della struttura proteica che possono accelerare la scoperta di farmaci.

2. IBM Corporation

IBM Grafico dei prezzi

IBM Watson Health applica l’IA e l’analisi dei dati a varie sfide sanitarie.  Le sue soluzioni basate sull’IA mirano a migliorare il processo decisionale clinico, potenziare l’assistenza al paziente e ottimizzare le operazioni.  Le soluzioni di Oncologia e Genomica di Watson Health aiutano gli oncologi a sviluppare piani di trattamento personalizzati per il cancro analizzando enormi quantità di letteratura medica e dati genetici.

Attraverso la sua iniziativa Clinical Development, IBM utilizza anche l’IA per semplificare il processo di sperimentazione clinica, migliorando la gestione dei dati e riducendo il tempo di immissione sul mercato delle nuove terapie.

Oltre i CVA

È interessante notare che il team di ingegneri dietro questa iniziativa crede che, col tempo, il software possa identificare con precisione altre condizioni neurologiche che si manifestano attraverso le espressioni facciali.  Alcuni esempi di condizioni che rientrano in questa categoria sono,

• Paralisi di Bell
• Malattia di Parkinson
• Miastenia gravis
• Sclerosi laterale amiotrofica (ALS)

Il capo del team, il Professor Dinesh Kumar, ha dichiarato che,

“Vogliamo essere il più sensibili e specifici possibile. Stiamo ora lavorando verso uno strumento IA con dati aggiuntivi e in cui prenderemo in considerazione anche altre malattie… La collaborazione con i fornitori di assistenza sanitaria sarà cruciale per integrare questa app nei protocolli di risposta alle emergenze esistenti, fornendo ai paramedici un mezzo efficace per la rilevazione precoce dell’ictus.”

Per ora, speriamo che questo prodotto possa essere perfezionato e realizzato, poiché potrebbe svolgere un ruolo importante sia nel salvare vite sia nel preservare la qualità della vita di innumerevoli pazienti con CVA ogni anno.