Questi algoritmi potrebbero porre fine al flagello della tubercolosi

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In alcuni degli angoli più remoti e impoveriti del mondo, dove abbondano le malattie respiratorie e professionisti medici addestrati temono di camminare, la diagnosi è sempre più alimentata dall’intelligenza artificiale e da Internet.

In meno di un minuto, una nuova app su un telefono o un computer può eseguire la scansione di una radiografia alla ricerca di segni di tubercolosi, Covid-19 e altre 27 condizioni.

La tubercolosi, la malattia infettiva più mortale al mondo, ha causato quasi 1,4 milioni di vittime l’anno scorso. L’app, chiamata qXR, è uno dei tanti strumenti basati sull’intelligenza artificiale emersi negli ultimi anni per lo screening e la diagnosi della tubercolosi.

Gli strumenti offrono la speranza di segnalare precocemente la malattia e ridurre il costo di test di laboratorio non necessari. Utilizzati su larga scala, possono anche individuare gruppi di malattie emergenti.

“Tra tutte le applicazioni dell’intelligenza artificiale, penso che interpretare digitalmente un’immagine utilizzando un algoritmo invece di un radiologo umano sia probabilmente la più avanzata”, ha affermato Madhukar Pai, direttore del McGill International TB Center di Montreal.

L’intelligenza artificiale non può sostituire i medici, avvertono il dottor Pai e altri esperti. Ma la combinazione di intelligenza artificiale ed esperienza clinica si sta dimostrando potente.

“La macchina più il medico è migliore del medico, ed è anche meglio della sola macchina”, ha affermato il dottor Eric Topol, direttore dello Scripps Research Translational Institute di San Diego e autore di un libro sull’uso dell’IA in medicina .

In India, dove si verifica circa un quarto dei casi di tubercolosi nel mondo, è urgentemente necessaria un’app in grado di segnalare la malattia in località remote.

Il Chinchpada Christian Hospital di Nandurbar, una piccola città nel nord-ovest dell’India, serve i membri della comunità tribale Bhil, alcuni dei quali viaggiano fino a 125 miglia per visitare il centro. L’ospedale da 50 posti letto ha otto medici e solo le attrezzature mediche più rudimentali.

Chiaro in tutto il paese, Simdega, uno dei 20 distretti più poveri dell’India, è isolato dalla città più vicina, Rourkela, da quasi cinque ore di viaggio su strade sconnesse. La popolazione tribale del distretto vive in minuscoli villaggi circondati da una fitta foresta sempreverde. Il centro medico di Simdega, che ha 60 letti e tre medici, si trova in una radura della foresta – “letteralmente in mezzo al nulla”, ha detto il dottor George Mathew, il direttore.

Il magro personale deve gestire tutto ciò che incontra, “dalla malaria agli infarti del miocardio, dalle convulsioni alle ferite alla testa”, ha detto il dottor Mathew. Negli anni ha imparato da solo a leggere i raggi X, e quando è perplesso si rivolge ai radiologi tra i suoi lontani amici ed ex colleghi.

Sebbene Nandurbar e Simdega siano separate da più di 800 miglia, le loro popolazioni sono sorprendentemente simili. La malaria, l’anemia falciforme e la tubercolosi dilagano tra di loro, aggravate dalla povertà, dalla dipendenza dai guaritori spirituali e dall’alcolismo, anche tra i bambini.

“La tubercolosi tende a essere trascurata e la diagnosi è spesso ritardata”, ha detto la dottoressa Ashita Singh, capo della medicina presso l’ospedale di Nandurbar. Quando le persone arrivano in questi centri medici, spesso “sono molto, molto malate e non sono mai state nemmeno valutate da nessun’altra parte”, ha detto.

Ma in alcuni pazienti, i raggi X portano segni che sono troppo sottili per essere rilevati da un non esperto. “È in quel gruppo di pazienti che la tecnologia AI può essere di grande beneficio”, ha detto il dott. Singh.

L’arrivo del coronavirus – e il blocco che ne è seguito – hanno tagliato fuori questi ospedali remoti dalle città più vicine e anche dai radiologi. Inoltre ha ulteriormente ritardato e complicato le diagnosi di TB perché entrambe le malattie colpiscono i polmoni.

Alcuni mesi fa, entrambi gli ospedali hanno iniziato a utilizzare qXR, un’app realizzata dalla società indiana Qure.ai e sovvenzionata dal governo indiano. L’app consente all’utente di eseguire la scansione di una radiografia. Se trova prove di tubercolosi, assegna al paziente un punteggio di rischio. I medici possono quindi eseguire test di conferma sui pazienti a più alto rischio.

Nell’ospedale di Nandurbar, l’app ha aiutato a diagnosticare la tubercolosi in 20 pazienti a ottobre, ha detto il dottor Singh.

App come qXR possono anche essere utili in luoghi con una bassa prevalenza di tubercolosi e per lo screening di routine delle persone con HIV, che sono ad alto rischio di contrarre la tubercolosi, così come per coloro che hanno altre condizioni, hanno detto gli esperti.

“La maggior parte delle radiografie del torace per le persone sospettate di avere la tubercolosi vengono lette da persone che non sono neanche lontanamente esperte nell’interpretarle”, ha detto il dottor Richard E. Chaisson, esperto di tubercolosi presso la Johns Hopkins University. “Se ci fosse un pacchetto di intelligenza artificiale in grado di leggere i raggi X e le scansioni TC per te in un pronto soccorso remoto, sarebbe un enorme, enorme progresso”.

qXR è tra le più promettenti app basate su AI per il rilevamento della TB. La società che ha creato l’app non si è resa conto di quel potenziale fino a quando un medico di un ospedale indiano non l’ha suggerito alcuni anni fa.

Negli studi confrontando diverse applicazioni AI che sono stati condotti da Stop TB Partnership, tutte le app di intelligenza artificiale ha superato i lettori umani espertie qXR sembrava andare meglio.

L’app identifica la tubercolosi con una precisione del 95 percento, secondo l’amministratore delegato di Qure.ai, Prashant Warier. Ma quel livello di precisione non si basa sulle condizioni del mondo reale, che il Dr. Topol ha definito “un problema comune” con le app basate sull’intelligenza artificiale. Un programma per la tubercolosi può essere meno preciso negli Stati Uniti o nell’Europa occidentale che in India, perché la prevalenza della malattia è inferiore in quei luoghi, ha aggiunto il dottor Topol.

L’app è stata testata solo negli adulti, ma ora viene utilizzata nei bambini dai 6 anni in su. Le radiografie del torace sono particolarmente utili per la tubercolosi pediatrica perché circa il 70 per cento dei casi nei bambini non può essere confermato da test di laboratorio, ha affermato la dottoressa Silvia S. Chiang, esperta di tubercolosi pediatrica alla Brown University.

“C’è un’enorme carenza di professionisti qualificati che si sentano a proprio agio nell’interpretare i raggi X del torace pediatrici”, ha detto, “quindi lo sviluppo e la convalida delle tecnologie di lettura a raggi X assistita da computer nei bambini sarebbe di grande aiuto”.

Qure.ai ha affermato che stava testando la sua app sui bambini in Bangladesh e che avrebbe pubblicato i dati all’inizio del prossimo anno. Nel frattempo, qXR e altre app continueranno a migliorare perché imparano man mano che procedono.

“Più raggi X dai da mangiare alla bestia, meglio diventa”, ha detto il dottor Pai.

Gli esperti erano ottimisti sul fatto che le app basate sull’intelligenza artificiale potrebbero avere un impatto enorme sul controllo della tubercolosi, specialmente in paesi come l’India che mancano di risorse mediche.

“Sto solo sognando un tempo in cui qualcosa del genere sarebbe disponibile per tutti i piccoli centri di assistenza sanitaria primaria e secondaria nel settore governativo che esitano a fare i raggi X perché non hanno la sicurezza di leggerli”, Ha detto il dottor Singh. “Se questo dovesse essere reso disponibile a tutti i centri radiologici dell’India rurale, penso che potremmo sconfiggere la tubercolosi”.

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