Diagnosticare precocemente la sepsi con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. 

È una delle possibilità offerte dalle nuove tecniche di “machine learning” di cui si è discusso al Congresso Nazionale Sibioc in corso a Roma. La sepsi colpisce circa  250mila persone all’anno in Italia. Una su quattro non sopravvive. La chiave per sconfiggerla è la rapidità nell’individuare la terapia più efficace. Il tempo è decisivo perché la mortalità aumenta del 7 per cento ogni ora passata senza la terapia appropriata, cioè il trattamento antibiotico adeguato. «Si chiama “golden hour” perché quello che il medico fa nella  prima ora  di intervento è fondamentale. Nelle sepsi severe è fondamentale identificare precocemente i sottotipi di pazienti (fenotipi clinici) per migliorare il risultato della terapia e aumentare la sopravvivenza, soprattutto nei pazienti più critici», spiega. Matteo Vidali, della Fondazione IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico di Milano.

La Sibioc ha investito nella ricerca  in questo settore  costituendo un gruppo di lavoro sull’argomento dell’intelligenza artificiale.

«Il nostro impegno nella possibilità di predire alcune malattie ha già dato i suoi frutti, come nel caso della sepsi», spiega Tommaso Trenti, presidente di Sibioc.

Il gruppo di studio sta studiando l’utilizzo di algoritmi che tengano in considerazione i dati anagrafici, clinici e di laboratorio per facilitare diagnosi precoci nella sepsi.

«L’argomento è sempre critico in questa circostanza: abbiamo marcatori specifici, ma sappiamo che non sono sensibili al cento per cento e per questo l’intelligenza artificiale può essere veramente d’aiuto per il clinico. La tempestività, infatti, è uno dei fattori determinanti nella cura delle infezioni», – spiega Andrea Padoan, dell’Università di Padova, coordinatore del gruppo Intelligenza artificiale e Big Data di Sibioc. 

Un altro capitolo in cui l’intelligenza artificiale può essere di grande aiuto è quello degli errori di laboratorio. «A volte capita che ci chiamino  perché, soprattutto negli ospedali, può succedere tra i pazienti ricoverati qualche volta avvengano scambi di provette. In questo ambito l’intelligenza artificiale ha già dimostrato di essere in grado di individuare con immediatezza l’errore, cioè lo scambio di campioni: utilizzando i dati  continui che arrivano dal laboratorio  giorno per giorno è possibile impostare degli algoritmi che indichino la possibilità, in modo preciso e affidabile, dell’ errore. Si evita così che di dover ripetere il prelievo e si arriva più velocemente alla diagnosi»,  conclude Padoan.