I ricercatori del Penn State e dello Houston Methodist Hospital hanno sviluppato uno strumento per aiutare i medici a diagnosticare rapidamente gli ictus. La tecnologia utilizza uno smartphone per registrare il discorso di un paziente e i movimenti facciali e un algoritmo di apprendimento automatico elabora quindi questi dati per identificare se si è verificato probabilmente un ictus. I ricercatori hanno dimostrato che il loro sistema è accurato come un medico di pronto soccorso nella diagnosi dell’ictus e che può fornire risposte precise in pochi minuti.
“Quando un paziente manifesta i sintomi di un ictus, ogni minuto conta”, ha detto James Wang, un ricercatore coinvolto nello studio. “Ma quando si tratta di diagnosticare un ictus, i medici del pronto soccorso hanno opzioni limitate: inviare il paziente per scansioni basate sulla radioattività spesso costose e dispendiose in termini di tempo o chiamare un neurologo – uno specialista che potrebbe non essere immediatamente disponibile – per eseguire test diagnostici clinici . “
Diagnosticare rapidamente e iniziare il trattamento per un ictus è di vitale importanza per limitare i danni a lungo termine. Tuttavia, in alcuni casi, i segni sottili possono essere ignorati dai medici, il che significa che il trattamento viene ritardato.
“Ci sono milioni di neuroni che muoiono ogni minuto durante un ictus”, ha detto John Volpi, un altro ricercatore coinvolto nello studio. “Negli ictus gravi è ovvio per i nostri fornitori dal momento in cui il paziente entra nel pronto soccorso, ma gli studi suggeriscono che nella maggior parte degli ictus, che hanno sintomi da lievi a moderati, una diagnosi può essere ritardata di ore e da allora un paziente potrebbe non essere idoneo per i migliori trattamenti possibili. “
Il nuovo sistema prevede l’utilizzo di uno smartphone per registrare qualcuno con un sospetto ictus e osservare i loro movimenti facciali. È progettato per rilevare cose che possono indicare un ictus, come parole distorte o un muscolo facciale cadente. Per consentire al sistema di farlo, i ricercatori hanno addestrato l’algoritmo di apprendimento automatico, alimentandolo utilizzando un set di dati di oltre 80 pazienti che stavano manifestando sintomi di ictus.
Finora, i ricercatori hanno dimostrato che la loro tecnologia è circa il 79% accurata nella diagnosi dell’ictus, che è simile alla precisione dei medici di pronto soccorso. Poiché il sistema richiede solo pochi minuti per fornire una risposta, potrebbe rivelarsi un’utile aggiunta al set di strumenti del medico di pronto soccorso. Inoltre, se viene utilizzato un set di dati più ampio per addestrare il sistema, potrebbe essere possibile ottenere un grado di precisione ancora maggiore.
La ricerca è stata presentata alla Virtual International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) con il titolo “Toward Rapid Stroke Diagnosis with Multimodal Deep Learning”.
Via: Penn State