La NHS sperimenta la tecnologia AI per individuare il rischio di diabete un decennio in anticipo

Due ospedali del NHS a Londra stanno sperimentando l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per identificare il rischio di diabete di tipo 2 fino a un decennio prima che emergano i sintomi, come riportato per la prima volta dalla BBC.

L’Imperial College e i trust fondazione NHS di Chelsea e Westminster hanno iniziato a formare Aire-DM, un sistema di intelligenza artificiale progettato per analizzare gli elettrocardiogrammi (ECG) alla ricerca di segnali sottili e precoci della condizione.

La tecnologia si concentra sul rilevamento di cambiamenti nelle tracce ECG del cuore troppo sfumati per essere individuati dai medici senza aiuto. “Non è così semplice come dire che è questa o quella parte dell’ECG,” ha spiegato alla BBC il Dr. Fu Siong Ng, ricercatore principale. “Si sta guardando una combinazione di cose sottili.”

La BBC ha riportato che i risultati preliminari suggeriscono che Aire-DM può prevedere il rischio di diabete con una precisione di circa il 70%. Quando combinato con altri dati del paziente, come età, sesso, pressione sanguigna e peso, l’accuratezza del sistema migliora. Le sperimentazioni cliniche, previste per il 2025, mirano a valutarne ulteriormente l’efficacia.

Un ECG registra l’attività elettrica del cuore, rivelando problemi come il ritmo e la frequenza. Aire-DM sfrutta questi dati per fornire intuizioni che potrebbero rivoluzionare la precoce individuazione del diabete.

Secondo la BBC, fino a 1.000 pazienti tra i due trust parteciperanno ai test, che i ricercatori sperano apriranno la strada per un’adozione più ampia da parte del NHS. Tuttavia, gli esperti avvertono che l’implementazione su tutto il servizio sanitario potrebbe richiedere almeno cinque anni.

La British Heart Foundation, che finanzia il progetto, sottolinea il suo potenziale per salvare vite.

“Questa emozionante ricerca utilizza una potente intelligenza artificiale per analizzare gli ECG, rivelando come l’IA può individuare cose che normalmente non possono essere osservate nei dati sanitari raccolti di routine”, ha detto alla BBC il Professor Bryan Williams, il Capo Scientifico e Medico dell’ente.

“Questo tipo di intuizione potrebbe essere un fattore di svolta nel prevedere il rischio futuro di sviluppare il diabete di tipo 2, anni prima che la condizione inizi”, ha aggiunto.

La dottoressa Faye Riley di Diabetes UK ha sottolineato l’importanza dell’intervento precoce. “I metodi di screening basati sull’IA offrono un nuovo promettente modo per individuare in anticipo coloro che sono probabilmente destinati a sviluppare il diabete di tipo 2, consentendo loro di accedere al giusto supporto e prevenire complicazioni gravi, come l’insufficienza cardiaca e la perdita della vista”, ha dichiarato alla BBC.

Questa iniziativa riflette una crescente tendenza all’integrazione dell’IA nel settore sanitario. Oltre alla previsione del diabete, il NHS ha già adottato l’IA per rilevare fratture e diagnosticare il cancro al polmone.

Inoltre, all’inizio di questo mese, il NHS ha annunciato di voler sfruttare l’IA e i servizi di High Intensity Use (HIU) per identificare gli utenti frequenti di Pronto Soccorso e fornire cure personalizzate. Questa iniziativa affronta problemi sottostanti come la povertà e l’isolamento sociale, riducendo le visite al Pronto Soccorso di oltre la metà in alcune aree.

L’IA predice i pazienti a rischio, offrendo supporto preventivo e alleviando le pressioni sul NHS. Nel complesso, il NHS sostiene che l’IA sta trasformando l’assistenza sanitaria automatizzando compiti ripetitivi, consentendo diagnosi più rapide e precise, riducendo gli errori e abbattendo i costi.

L’IA dà ai pazienti un accesso diretto alle informazioni sulla salute, promuovendo la democratizzazione dell’assistenza. Tuttavia, persistono delle sfide, tra cui la privacy dei dati, la mancanza di standard e preoccupazioni etiche come la responsabilità e la trasparenza.

Tuttavia, il NHS osserva anche che i sistemi di intelligenza artificiale dipendono dai dati di addestramento, che potrebbero non riflettere sempre la realtà clinica, rendendo necessarie aspettative realistiche. I professionisti sanitari devono adattarsi, imparando quando e come utilizzare l’IA, interpretare i risultati e comunicare efficacemente.

Questo cambiamento richiede un aggiornamento della formazione per massimizzare i benefici dell’IA, mentre si naviga nelle sue complessità e si garantisce un’assistenza sanitaria equa e affidabile.