Ricerche

L'intelligenza artificiale può prevedere quali persone, tra quelle che frequentano le cliniche della memoria, svilupperanno la demenza entro due anni, con una precisione del 92%; questa è la conclusione di un nuovo studio su larga scala.

Usando i dati di oltre 15.300 pazienti degli Stati Uniti, la ricerca dell'Università di Exeter ha scoperto che una forma di intelligenza artificiale chiamata apprendimento automatico (machine learning) può dire con precisione chi in seguito svilupperà la demenza.

La tecnica funziona individuando modelli nascosti nei dati e apprendendo chi ha il rischio più alto. Lo studio, pubblicato in Jama Network Open e finanziato da Alzheimer’s Research UK, ha anche suggerito che l'algoritmo potrebbe contribuire a ridurre il numero di persone che potrebbero ricevere una diagnosi falsa di demenza.

I ricercatori hanno analizzato i dati di persone che frequentavano una rete di 30 cliniche della memoria del National Alzheimer’s Coordinating Center negli Stati Uniti. I partecipanti non avevano la demenza all'inizio dello studio, anche se molti avevano problemi di memoria o in altre funzioni cerebrali.

Nel lasso di tempo studiato, dal 2005 al 2015, un partecipante su dieci (1.568 casi) ha avuto una nuova diagnosi di demenza entro due anni dalla prima visita della clinica della memoria. La ricerca ha rilevato che il modello dell'apprendimento automatico è riuscito a prevedere questi nuovi casi di demenza con una precisione fino al 92%, e molto più accuratamente dei due metodi di ricerca alternativi esistenti.

I ricercatori hanno anche trovato per la prima volta che circa l'8% (130 casi) delle diagnosi di demenza sembravano errate, visto che tali diagnosi sono state successivamente invertite. I modelli di apprendimento automatico hanno identificato accuratamente oltre l'80% di queste diagnosi incoerenti. L'intelligenza artificiale può non solo prevedere accuratamente a chi verrà diagnosticata la demenza, ma ha anche il potenziale di migliorare l'accuratezza di queste diagnosi.

Il prof. David Llewellyn dell'Università di Exeter, che ha supervisionato lo studio, ha dichiarato:

"Ora siamo in grado di insegnare ai computer di prevedere accuratamente chi passerà allo sviluppo della demenza entro due anni. Siamo anche entusiasti di sapere che il nostro approccio di apprendimento automatico è riuscito a identificare i pazienti che potrebbero essere stati diagnosticati erroneamente.

"Ciò ha il potenziale di ridurre le congetture nella pratica clinica e di migliorare significativamente il percorso diagnostico, aiutando le famiglie ad accedere al supporto di cui hanno bisogno rapidamente e il più accuratamente possibile".

La dott.ssa Rosa Sancho, responsabile della ricerca di Alzheimer's Research UK, ha dichiarato:

"L'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per migliorare la rilevazione anticipata delle malattie che causano la demenza e potrebbe rivoluzionare il processo di diagnosi per le persone interessate, per se stesse o per una persona cara che mostra i sintomi.

"Questa tecnica è un miglioramento significativo rispetto agli approcci alternativi esistenti e potrebbe fornire ai medici una base per raccomandare modifiche allo stile di vita e identificare le persone che potrebbero beneficiare di supporto o di valutazioni approfondite".

La dott.ssa Janice Ranson, ricercatrice all'Università di Exeter, ha aggiunto:

"Sappiamo che la demenza è una condizione molto temuta. Incorporare l'apprendimento automatico nelle cliniche della memoria potrebbe contribuire a garantire una diagnosi molto più accurata, riducendo l'angoscia inutile che può causare una diagnosi sbagliata".

I ricercatori hanno scoperto che l'apprendimento automatico funziona in modo efficiente, usando informazioni sui pazienti regolarmente disponibili in clinica, come il funzionamento della memoria e del cervello, le prestazioni sui test cognitivi e i fattori specifici dello stile di vita.

Il team ora prevede di condurre studi di approfondimento per valutare l'uso pratico del metodo di apprendimento automatico nelle cliniche, e valutare se può essere diffuso per migliorare la diagnosi, il trattamento e la cura della demenza.