Intelligenza artificiale e dermatite atopica, la ricerca è appena agli albori

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Pubblicato il: 31 Agosto 2022|

Siamo appena agli albori della ricerca sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale (AI) nella gestione della dermatite atopica, ma le prospettive sono interessanti. Potrebbe infatti avere un potenziale come coadiuvante per la diagnosi clinica, permettere di individuare una cura personalizzata e fare previsione sull’esito del trattamento. Infine potrebbe anche aiutare a standardizzare e ridurre i tempi di valutazione per la malattia, aumentando l’efficienza. Almeno secondo un gruppo di ricercatori della Monash University in Australia, che qualche anno fa su American Journal of Clinical Dermatology ha pubblicato una review sullo stato dell’intelligenza artificiale in dermatologia. Precisa Alberto Malva, medico di medicina generale ed esperto di Digital health: “L’imaging in particolare è attualmente il principale campo d’applicazione della AI in ambito medico e la dermatologia è sul podio delle discipline all’interno delle quali stanno emergendo prodotti e soluzioni”.

L’imaging nella dermatite atopica

Malva aggiunge che soprattutto in ambito medico, le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale in realtà sono da ricondurre a un suo sottoinsieme: il machine learning, cioè l’apprendimento automatico. Uno strumento che si presta particolarmente bene all’uso in ambito imaging perché permette di addestrare gli algoritmi a riconoscere in maniera automatica una data patologia della pelle, partendo da grandi database di immagini della cute sana o lesionata. “Siamo nell’ambito degli approcci diagnostici in primary care” commenta Malva. “Quello che viene fornito al medico è una proposta di diagnosi, un suggerimento che indica o meno la probabilità che la dermatite atopica, per esempio, sia presente o meno. È uno strumento particolarmente utile per il medico non specialista in dermatologia o che non abbia immediata disponibilità di una consulenza specialistica. Vale nel setting della medicina generale come in Pronto soccorso, in continuità assistenziale e per chiunque si approcci a una patologia di quel tipo, non essendo dermatologo”.

Evidenze scientifiche

Al momento nel mondo non esistono prodotti diagnostici approvati per l’uso clinico da enti regolatori per la dermatite atopica. L’unico studio a riguardo, citato nella review già ricordata è uno studio condotto da Launcelot De Guzman e colleghi de La Salle University, nelle Filippine, che ha sviluppato una rete neurale artificiale in grado di rilevare la dermatite atopica partendo da immagini della cute. Lo strumento però deve essere ulteriormente perfezionato e testato prima di poter essere usato in clinica. Anche perché come sottolinea Malva, un software che elabora dati sanitari con un intento diagnostico o terapeutico diventa un dispositivo medico e come tale va trattato. Necessita quindi di evidenze scientifiche di tipo sperimentale a supporto e di un’approvazione regolatoria. “Questi due elementi permettono di distinguere i dispositivi medici dalle le app che normalmente scarichiamo dagli store” afferma Malva.

Cartelle cliniche

Un altro strumento, con alle spalle ricerche più solide, utilizza invece i dati contenuti nella cartella clinica di una data persona per eseguire la diagnosi di dermatite topica. Si tratta di un algoritmo di machine learning progettato da Erin Gustafson della Feinberg School of Medicine, Northwestern University di Chicago, che è in grado di esaminare dati strutturati codificati come dati demografici e informazioni cliniche non strutturate per identificare la malattia. Spiega Malva: “L’algoritmo analizza i dati presenti in cartella clinica, come per esempio la presenza di allergie, asma allergico, visite dermatologiche e così via. Viene addestrato poi per riconoscere la dermatite atopica in presenza di un determinato numero di fattori statisticamente rilevante. L’approccio ha dato un ottimo valore predittivo pari all’84%, con una sensibilità del 75%”.

Applicazioni future

Nel prossimo futuro secondo Alberto Malva – che ha fondato MedQuestio, un motore di ricerca che offre ai medici di medicina generale contenuti scientifici immediati a supporto della visita – l’intelligenza artificiale aiuterà il clinico a svolgere meglio il proprio lavoro, liberandolo dalle attività più banali ma che richiedono comunque tempo. “Per esempio il confronto tra TAC total body per valutare l’andamento di una massa tumorale. Un lavoro che il machine learning compie molto bene operando, detto in termini non tecnici, una ‘sottrazione’ di immagini per trovare le differenze. L’intelligenza artificiale infatti funziona bene quando si richiede di eseguire compiti molto specifici e ripetitivi, mentre ci sono ampi margini di miglioramento quando si tratta di prendere decisioni che comportano prerogative tipicamente umane come l’etica, l’intuizione e l’immaginazione”. Resta infine da sciogliere il nodo regolatorio, una questione complessa che al momento vede l’Europa ancora molto indietro. Manca infatti una normativa ad hoc per gli strumenti digitali e i punti aperti sono diversi: per esempio stabilire di chi è la responsabilità civile e penale dell’operato di un prodotto che utilizza AI.

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