Non sarebbe fantastico se il medico e lei fosse in grado di prevedere quando potrebbe avere un riacuti e fiammata? Mentre questo suona come qualcosa di Star Trek, una nuova ricerca, presentata l’11 novembre 2019, all’incontro annuale dell’American College of Rheumatology ad Atlanta, mostra che in futuro, le macchine potrebbero essere in grado di fare proprio questo.
“Il grande vantaggio del nostro approccio è che i dati dei pazienti vengono valutati utilizzando un approccio innovativo di valutazione dei dati”, osserva uno degli autori dello studio, David Simon, MD, dell’Istituto di Reumatologia e Immunologia dell’Università di Erlangen-Nuremberg in Germania. “Questo ci ha permesso di fare una valutazione del bagliore specifica del paziente”, ha scritto in un messaggio e-mail, spiegando che questa valutazione si è concentrata sul singolo paziente invece che sul gruppo di pazienti con artrite reumatoide nel suo complesso.
Gli algoritmi possono aiutare le persone con artrite reumatoide fermare DMARDs
Lo studio ha esaminato le persone che vivevano con l’AR che erano in remissione stabile. La remissione stabile, in questo caso, si riferisce alla riduzione con successo dei farmaci antireumatici modificanti (DMARD), che combattono l’infiammazione RA e la lenta progressione della malattia, costruendo un modello predittivo utilizzando i dati di 41 pazienti – dati di alta qualità – e una combinazione di diversi modelli di apprendimento automatico.
I risultati hanno mostrato che è possibile insegnare alle macchine a diventare buoni predittori della probabilità di flare RA, e che in futuro, i pazienti potrebbero essere in grado di assottigliare i loro farmaci sulla base di calcoli macchina individualizzati. “Questi risultati confermano la fattibilità del tapering guidato basato su modelli di apprendimento automatico e mostrano che tali modelli potrebbero essere uno strumento affidabile di valutazione del rischio di brillamento per i medici in futuro”, hanno scritto gli autori.
Le previsioni possono aiutare a ridurre l’uso di farmaci RA, i costi di trattamento
“Questo approccio potrebbe portare a una situazione in cui potremmo dire a ogni paziente con un alto grado di certezza se il tapering dei farmaci o anche il ritiro dovrebbe essere effettuato. Questo approccio potrebbe dare un importante contributo alla riduzione degli effetti collaterali del consumo di droga e dei costi di trattamento corrispondenti per i pazienti,” ha detto il dott.
L’intelligenza artificiale può anche portare a un trattamento più personalizzato
La forza di questo metodo? Si concentra sul singolo paziente RA e la sua storia medica unica. Gli algoritmi applicati determinano un rischio di brillamento specifico del paziente. “Così come è, possiamo dire ai pazienti che se fermano i loro farmaci quando sono in remissione sostenuta, c’è circa un 15 per cento di probabilità che possano rimanere fuori dai farmaci e rimanere ancora in remissione. Se fossimo in grado di prevedere meglio, in entrambe le direzioni, sarebbe molto utile. Ad esempio, se i dati dei pazienti suggerivano di avere solo l’1% di possibilità di rimanere in remissione, ciò potrebbe non valere la pena di infiammare la loro malattia [assottigliando i farmaci]. Per un altro paziente, se la possibilità fosse del 75 per cento, sarebbe una scelta molto diversa”, ha detto Arthur Kavanaugh, MD, professore di medicina presso la Scuola di Reumologia presso l’Università della California a San Diego, che ha coperto l’Incontro 2019 dell’American College of Rheumatology per RheumNow, una fonte di notizie per i professionisti medici.
Più interazione umana, più cura personalizzata, grazie alle macchine
Questo significa che le valutazioni delle macchine ridurrebbe l’importantita connessione umana tra medico e paziente? Ironia della sorte, questo modello potrebbe aumentare l’assistenza individualizzata. “Il nostro lavoro potrebbe dare ai medici e ai pazienti una maggiore sicurezza nella de-escalation della terapia e anche dare più tempo per l’interazione diretta del paziente a causa del calcolo rapido basato su computer della probabilità di brillamento,” ha detto Simon.
Inoltre, aggiunge, la società beneficia dell’uso più efficace e quindi meno costoso delle terapie biologiche molto costose. “Questo avvantaggia tutti coloro che sono coinvolti nell’assistenza sanitaria: il medico, il paziente e il contribuente”, ha detto Simon.
Altri modi in cui l’apprendimento automatico può aiutare le persone con artrite reumatoide
Simon riferisce che questo approccio può essere utilizzato per una varietà di domande, come il calcolo del rischio per lo sviluppo di RA in pazienti preclinici o pre-RA con positività ACPA (anticorpi che possono essere indicativi del futuro sviluppo di RA) o dolore articolare, o calcolare la possibilità che un farmaco appena prescritto sarà efficace. Secondo Simon, “Il nostro approccio è relativamente facile da applicare ad altre domande, motivo per cui stiamo attualmente investendo un sacco di ricerca in questo settore.”
Quanto tempo prima che i modelli di macchina sono disponibili?
Ci saranno certamente alcuni anni prima che venga introdotto nell’uso clinico di routine, ma i ricercatori sono già in fase di preparazione dell’applicazione dello studio per gli studi clinici. “Siamo convinti che queste nuove tecnologie porteranno presto a progressi significativi per i pazienti, i medici e la società”, ha detto Simon.
