Sistema di intelligenza artificiale per predire i pazienti a più alto rischio di complicanze del diabete
I ricercatori dell’Università di Houston mirano a prevenire gli esiti negativi per la salute prima che si verifichino
Più di 37 milioni di persone negli Stati Uniti hanno il diabete, ma molti non ricevono cure tempestive che possono portare a complicazioni costose, anche mortali. Sebbene siano disponibili trattamenti efficaci nelle strutture di assistenza primaria, i medici non dispongono degli strumenti necessari per identificare quelli a più alto rischio. Per prevenire esiti negativi per la salute prima che si verifichino, i ricercatori dell’Università di Houston stanno sviluppando Primary Care Forecast, un sistema di supporto alle decisioni cliniche che utilizza il deep learning per prevedere quali pazienti hanno maggiori probabilità di avere complicazioni.
Il primo strumento da sviluppare nell’ambito dell’innovativo sistema di IA è il Diabetes Complication Severity Index (DCSI) Progression Tool, che, oltre alla storia sanitaria di un paziente, considera come le sue circostanze sociali e ambientali – stato lavorativo, sistemazione abitativa, livello di istruzione, sicurezza alimentare – potrebbe aumentare il rischio di complicazioni. La ricerca mostra che questi fattori sociali possono influenzare la progressione della malattia.
Finanziato dall’American Board of Family Medicine, lo strumento fornirà ai medici informazioni tempestive e attuabili in modo che possano intervenire precocemente, ridurre la percentuale di persone con diabete che hanno complicazioni e ridurre il numero di complicanze che interessano ciascun paziente.
“Il nostro obiettivo a lungo termine è aiutare i medici a diventare più proattivi e meno reattivi nel trattamento del diabete. Sfruttando le capacità dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, possiamo connettere in modo più efficace le persone a rischio con gli interventi prima che diventino più malati”, ha affermato il dott. Winston Liaw, ricercatore principale del progetto e presidente del Dipartimento dei sistemi sanitari e della popolazione Scienze della salute presso il Tilman J. Fertitta Family College of Medicine.
Per anni, compagnie assicurative e ricercatori hanno utilizzato il DCSI per quantificare le complicanze dei pazienti in un unico momento. Tuttavia, non esistono strumenti per prevedere quali individui corrono il rischio più significativo di aumentare i punteggi DCSI.
Lo strumento sarà sviluppato in collaborazione con lo Humana Integrated Health System Sciences Institute dell’Università di Houston e sfrutterà set di dati unici di Humana Inc.: reclami, cartelle cliniche e fattori di rischio sociale individuali e comunitari. Lo strumento sarà testato all’interno del Registro PRIME, una piattaforma nazionale che include milioni di pazienti di cure primarie a livello nazionale.
“La sfida con gli strumenti di previsione esistenti è che forniscono poche spiegazioni e nessuna guida per l’azione successiva, limitando la fiducia e l’implementazione. Lo strumento che stiamo sviluppando informerà i medici sul motivo per cui i pazienti sono a rischio e suggerirà azioni per ridurre tale rischio”, hanno affermato Ioannis Kakadiaris, Hugh Roy e Lillie Cranz Cullen, professore di informatica e sistemi sanitari e scienze della salute della popolazione.
CREDITO: Università di Houston
“Humana è entusiasta di collaborare con i nostri partner dell’Università di Houston, sfruttando la loro intelligenza artificiale e la loro esperienza analitica predittiva con la nostra vasta esperienza sul diabete utilizzando le soluzioni DCSI e determinanti sociali di impatto sulla salute. Questo strumento rappresenta una grande opportunità per mettere informazioni utili nelle mani dei medici di base nel punto di servizio in cui si verifica un vero cambiamento nella salute”, ha affermato il dott. Todd Prewitt, direttore medico aziendale, strategia clinica e analisi di Humana.
Oltre al diabete, i ricercatori ritengono che lo strumento possa aiutare a prevedere le complicazioni associate ad altre condizioni, come l’ipertensione incontrollata o il peggioramento della depressione. Lo strumento sarà particolarmente rilevante poiché il settore sanitario passerà a un modello di assistenza basato sul valore in cui i medici vengono premiati per il miglioramento della salute dei pazienti invece di essere pagati per ogni visita, procedura o test, indipendentemente dal risultato.
Il Fertitta Family College of Medicine, fondato nel 2019 con una missione sociale per migliorare la salute e l’assistenza sanitaria nelle comunità urbane e rurali svantaggiate in tutto il Texas, pone l’accento sull’istruzione e sulla ricerca nell’assistenza primaria.
“Come medici di base, abbiamo bisogno di un modo efficiente per sfruttare le enormi quantità di informazioni che riceviamo per migliorare la qualità della vita dei nostri pazienti. Il numero di complicazioni che un paziente sperimenta è fortemente associato alla morte o al ricovero in ospedale, quindi lo sviluppo di questo strumento di intelligenza artificiale è fondamentale”, ha affermato Liaw.