Un nuovo metodo sviluppato in Australia integra intelligenza artificiale (IA) e dati clinici per identificare in modo più efficace la demenza, migliorando diagnosi e assistenza.
Aumentano i casi di demenza
La demenza rappresenta una delle principali emergenze sanitarie globali del nostro tempo. Secondo il World Alzheimer Report, oggi ne sono affette circa 50 milioni di persone nel mondo. Entro il 2050, si prevede che questo numero triplicherà, superando i 150 milioni di casi. Un dato che impone un ripensamento delle strategie di diagnosi, monitoraggio e trattamento.
In questo contesto, la diagnosi precoce diventa essenziale. Ma i metodi attuali mostrano ancora numerose criticità, soprattutto nella corretta identificazione dei pazienti all’interno delle strutture sanitarie.
IA e sanità: il progetto del NCHA
Il National Centre for Healthy Ageing (NCHA), in collaborazione con la Monash University e Peninsula Health, ha avviato un progetto innovativo nella regione australiana del Frankston-Mornington Peninsula per migliorare la diagnosi della demenza. L’iniziativa, che ha coinvolto oltre 1.000 persone sopra i 60 anni, sfrutta un approccio integrato tra metodi clinici tradizionali e intelligenza artificiale, analizzando i dati raccolti dalle cartelle cliniche elettroniche.
La regione, con un’elevata percentuale di anziani, si è rivelata il contesto ideale per lo studio. Attraverso una piattaforma dati sull’invecchiamento sano e tecniche di Natural Language Processing (NLP), il sistema è in grado di esaminare anche i testi liberi scritti dai medici, rilevando segnali precoci spesso trascurati.
Il progetto, sostenuto dal National Health and Medical Research Council e dal Medical Research Future Fund, ha dimostrato un’elevata precisione nella diagnosi. I risultati dello studio, pubblicati sulla rivista Alzheimer’s & Dementia, segnano un passo decisivo verso l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella pratica clinica quotidiana.
Diagnosi di demenza: cosa non funziona oggi
Il termine “demenza” è un contenitore che racchiude diverse malattie neurodegenerative, come Alzheimer, demenza vascolare, a corpi di Lewy o fronto-temporale. Si tratta di condizioni che causano un progressivo deterioramento delle funzioni cognitive, tra cui memoria, linguaggio e giudizio.
Attualmente, l’identificazione della patologia nelle strutture ospedaliere avviene principalmente tramite l’analisi delle cartelle cliniche, spesso ricche di informazioni ma difficili da sintetizzare. La mancanza di strumenti adeguati per interpretare questa mole di dati testuali rende facile trascurare segnali importanti, compromettendo la precisione diagnostica e ritardando interventi tempestivi.
Il doppio approccio alla cura
Il nuovo sistema sviluppato dal NCHA adotta un approccio basato su due flussi paralleli. Il primo flusso analizza dati clinici codificati come diagnosi, prescrizioni, utilizzo dei servizi ospedalieri, stato socioeconomico e segnalazioni cliniche come confusione o agitazione. Questi elementi, già utilizzati in ambito sanitario, forniscono un quadro solido ma parziale.
Il secondo flusso impiega tecniche di Natural Language Processing (NLP), un ramo dell’intelligenza artificiale che analizza testi non strutturati. Grazie a questi strumenti, è possibile estrarre significative informazioni anche da note cliniche scritte dai medici, descrizioni comportamentali e osservazioni soggettive.
Il ruolo degli esperti nella progettazione del sistema
Un elemento centrale nella validazione del sistema è stato il coinvolgimento diretto di clinici e specialisti del settore. Il team ha lavorato a stretto contatto con neurologi, geriatri e informatici sanitari per sviluppare modelli predittivi che fossero rilevanti anche dal punto di vista clinico.
L’obiettivo è stato sin da subito chiaro. Migliorare la capacità di identificare in modo precoce e accurato i pazienti con probabile demenza, senza dipendere esclusivamente da diagnosi già formulate.
Identificazione della demenza più precisa ed efficace con l’IA
I dati raccolti durante la sperimentazione hanno evidenziato un netto miglioramento nella capacità di riconoscere i pazienti affetti da demenza, grazie all’integrazione tra intelligenza artificiale e metodi clinici tradizionali. Gli algoritmi testati sul campo hanno dimostrato un’elevata accuratezza nel distinguere i casi effettivi da quelli sospetti.
Il direttore del NCHA, professor Velandai Srikanth, ha spiegato che questo approccio con l’IA consente di individuare anche i pazienti che finora potrebbero essere sfuggiti all’identificazione, rappresentando un passo fondamentale per garantire un’assistenza più mirata. Secondo Srikanth, molti individui non ricevono cure adeguate perché non vengono riconosciuti come malati di demenza, un problema sistemico che l’intelligenza artificiale potrebbe contribuire in modo significativo ad affrontare.
Un nuovo strumento per il sistema sanitario
Il metodo sviluppato dai ricercatori australiani rappresenta una vera e propria svolta per la sanità pubblica. Attraverso un uso intelligente delle tecnologie digitali, è possibile trasformare una grande quantità di dati clinici in informazioni utili e azionabili, capaci di migliorare l’efficienza dei servizi e la qualità delle cure.
I segnali analizzati possono includere anche dettagli apparentemente secondari, come un episodio di confusione, difficoltà a seguire istruzioni, o osservazioni riportate da familiari. Tutti elementi che, se considerati in modo sistematico, permettono una diagnosi più tempestiva.
I benefici della tecnologia
I benefici attesi da questo approccio sono molteplici. Oltre a migliorare l’identificazione dei casi di demenza, la tecnologia potrà essere utilizzata anche per stimare in modo più preciso la prevalenza della patologia nella popolazione. Ciò significa pianificare meglio le risorse, personalizzare le cure e prevenire il peggioramento della condizione.
La speranza dei ricercatori è che questa esperienza possa fare scuola anche in altri paesi, contribuendo a modernizzare i sistemi sanitari e a rispondere con più efficacia alla sfida dell’invecchiamento.
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