In un articolo intitolato “11 clinical trials that will shape medicine in 2024” Nature Medicine illustra le risposte di 11 esperti ricercatori cui è stato chiesto si indicare quali studi clinici sono destinati ad avere il maggior impatto nel corso del 2024. Tra le diverse innovazioni che caratterizzano i trial segnalati, tecnologie digitali e IA promettono rivoluzioni nei campi della diagnosi e della cura, come dimostrano questi studi sull’uso del Machine learning per il triage dei pazienti, su una app per la depressione perinatale e sull’impiego dell’IA nella diagnosi precoce del tumore al polmone.
Ecco in dettaglio di cosa trattano gli studi che coinvolgono tecnologie digitali e intelligenza artificiale.
App per la depressione perinatale
Atif Rahman: professor of child psychiatry and global mental health all’Università di Liverpool
Un gruppo di ricercatori guidato dall’Università di Liverpool ha sviluppato un’applicazione (THP-TA) che consente a una donna senza alcuna esperienza di assistenza sanitaria di fornire un intervento basato sulla terapia cognitiva alle donne nel secondo o terzo trimestre di gravidanza che soffrono di depressione maggiore. Questo studio confronterà l’applicazione con la versione standard “face-to-face” del Thinking Healthy Programme therapy erogato da operatori sanitari nelle zone rurali del Pakistan.
Questo studio potrebbe portare ulteriori innovazioni in questo settore affrontando il divario di trattamento di un disturbo mentale comune a livello globale.
Machine learning per il triage dei pazienti
Steven Meex: head of the unit general clinical chemistry and hematology del Central Diagnostic Laboratory of Maastricht UMC, Olanda
In un recente studio retrospettivo condotto presso il Maastricht University Medical Center, è stato introdotto un nuovo score di rischio clinico, il RISKINDEX, avvalendosi di un modello di IA per prevedere la mortalità a 31 giorni dei pazienti che si sono rivolti a un pronto soccorso. Lo strumento è stato sviluppato basandosi sui dati di 266.327 pazienti con 7,1 milioni di risultati di laboratorio disponibili. Il RISKINDEX ha superato gli specialisti di medicina interna ma non si sa fino a che punto questi modelli di IA abbiano un valore benefico quando vengono implementati nella pratica clinica. MARS-ED è uno studio prospettico multicentrico, randomizzato, in aperto, di non inferiorità. È uno studio pilota di assistenza al risk-score ai medici del pronto soccorso, il cui obiettivo è quello di determinare l’accuratezza diagnostica, l’impatto clinico e organizzativo del RISKINDEX come base per la conduzione di uno studio randomizzato, multicentrico e su larga scala. La convalida di validazione prospettica dei modelli di IA viene fatta raramente ma è indispensabile, perché l’implementazione nella pratica clinica può essere deludente.
L’intelligenza artificiale (IA) per la diagnosi precoce del tumore al polmone
David Baldwin: honorary professor of medicine alla University of Nottingham, UK
Diagnosticare il tumore al polmone precocemente permetterebbe un trattamento migliore e più efficace.
Ad oggi, la radiografia (RX) del torace è il primo esame che suggerisce la presenza di un tumore al polmone e, se seguita tempestivamente da una tomografia computerizzata (TC), può anticipare la diagnosi. A tal proposito è in corso un trial clinico randomizzato e controllato (qXR), su150.000 pazienti per verificare se un algoritmo di deep learning applicato all’RX del torace e alla TC riduce il tempo alla diagnosi. L’applicazione dell’IA potrebbe ridurre il tempo alla diagnosi di tumore al polmone fino al 50% portando così un immediato cambiamento nel percorso diagnostico della malattia.
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Gli 11 trial che lasceranno il segno nel 2024 – Gestione dei tumori
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