Gli impianti medici sono, per la maggior parte, raccoglitori di dati silenziosi: registrano, i medici li esaminano in seguito e i pazienti raramente li vedono fino a un appuntamento programmato. Un team dell’Università della Pennsylvania ha testato un modello molto diverso: un dispositivo medico con cui i pazienti possono effettivamente parlare e che risponde.
In uno studio di prova pubblicato su Nature Medicine, i ricercatori della Penn Perelman School of Medicine e del Center for Neuroengineering and Therapeutics (CNT) descrivono una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale che consente alle persone monitorate per l'epilessia di scambiare messaggi con il loro sistema di monitoraggio del cervello in tempo reale, ponendo domande sulla propria attività cerebrale, ricevendo avvisi personalizzati, segnalando sintomi e persino aiutando ad addestrare il sistema a riconoscere le loro crisi in modo più accurato. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra copertura dell'industria IA.
Come funziona la piattaforma
Lo studio ha arruolato 13 adulti ricoverati presso l'Unità di monitoraggio dell'epilessia della Penn per il monitoraggio continuo del cervello con l'elettroencefalografia (EEG), alcuni per individuare la fonte delle loro crisi, altri come parte della valutazione pre-chirurgica. La piattaforma testata consisteva di tre componenti: un software che catturava continuamente i dati EEG dagli elettrodi nel cervello di ciascun partecipante; un ambiente cloud sicuro e conforme a HIPAA che analizza i dati in arrivo quasi in tempo reale; e un'app per smartphone dotata di un agente conversazionale AI sviluppato da Penn, realizzato con una tecnologia simile a quella dietro ChatGPT.
Attraverso l’app, i pazienti potevano porre domande sulla loro attività cerebrale, richiedere visualizzazioni delle tendenze nei loro dati, segnalare sintomi e ricevere avvisi o sondaggi durante il giorno. Il sistema potrebbe anche intervenire spontaneamente quando individua cambiamenti che ritiene rilevanti e adattarsi “al volo” in base alle risposte dei pazienti.
"L'idea è che invece di aspettare che uno specialista analizzi i dati raccolti dal tuo dispositivo, il dispositivo potrebbe rilevare i cambiamenti e avvisarti immediatamente, come il tuo personale Grillo Parlante sulla tua spalla", ha detto l'autore senior Brian Litt, MD, professore di Neurologia, Neurochirurgia e Bioingegneria. "Ancora più importante, sia il paziente che il dispositivo possono imparare insieme nel tempo. Il dispositivo impara ciò che conta per il paziente e il paziente impara come il loro comportamento influisce sulla loro salute."
Quali sono stati rivelati 1.307 messaggi
Durante il periodo di studio, i partecipanti hanno scambiato 1.307 messaggi con il sistema. La maggior parte delle conversazioni era incentrata su eventi convulsivi, sonno, umore e livelli di energia, fattori che hanno un impatto diretto sull’attività convulsiva. I pazienti sono stati inoltre intervistati tre volte al giorno riguardo al sonno, all'ansia, all'umore, al benessere e ad altri sintomi.
Il ciclo di feedback ha funzionato in entrambe le direzioni. I partecipanti potevano dire al sistema quali rilevamenti di crisi erano corretti e quali erano falsi allarmi e di conseguenza la piattaforma ha migliorato sostanzialmente la sua capacità di identificare accuratamente le crisi. I medici potevano rivedere le valutazioni del sistema e aggiungere le proprie annotazioni attraverso quello che il team chiama un algoritmo intelligente “esperto nel ciclo”, che concentrava il contributo degli esperti solo sui casi di maggior valore.
Diversi partecipanti hanno affermato che la piattaforma li ha aiutati a dare un senso a modelli che avevano notato ma non avevano mai capito. Uno ha riferito che ha aiutato a "consolidare ciò che sentivo essere vero tra alcuni dei miei episodi ed emozioni". Altri hanno apprezzato l’accesso ai dati relativi al sonno e la possibilità di essere avvisati prima di crisi epilettiche gravi.
Dall'epilessia alle pompe per insulina e alla stimolazione cerebrale profonda
Il team vede la piattaforma come un modello per la prossima generazione di dispositivi medici che va ben oltre l’epilessia. Le potenziali applicazioni includono dispositivi cardiaci, pompe per insulina e trattamenti neuropsichiatrici emergenti per il morbo di Parkinson, la depressione, il disturbo ossessivo-compulsivo, la dipendenza e i disturbi cognitivi.
Il lavoro è già in corso: i ricercatori stanno preparando studi con Lauren Hammer, MD, PhD, assistente professore di Neurologia e Bioingegneria, per applicare la piattaforma per sintonizzare automaticamente i dispositivi di stimolazione cerebrale profonda utilizzati per trattare la malattia di Parkinson. Ulteriori progetti mirano a incorporare dispositivi indossabili per l’insonnia, l’epilessia e il monitoraggio del cervello e dei segni vitali.
"I pazienti spesso comprendono aspetti della loro malattia che i sensori non possono misurare direttamente", ha detto Litt, immaginando, come si legge nel comunicato, una pompa per insulina in grado di rispondere a domande su come un pasto influenzerà lo zucchero nel sangue. Man mano che tali sistemi diventano più personalizzati, i ricercatori si aspettano che richiedano meno supervisione clinica, rendendo pratico l’uso ambulatoriale a lungo termine.
Un cambiamento nell'uso dei dispositivi medici
Il significato più ampio dello studio è concettuale tanto quanto tecnico. Mentre i dispositivi odierni raccolgono principalmente dati per la revisione periodica da parte del medico, la piattaforma Penn tratta il dispositivo, il paziente e il team di assistenza come collaboratori in una conversazione continua. I risultati sono stati pubblicati su Nature Medicine dalla Perelman School of Medicine e dal team CNT, con la piattaforma stessa costruita dagli studenti di dottorato di Penn Bioengineering guidati da Zack Goldblum, Haoer Shi e Zhongchuan Xu.
L’esperimento è piccolo – 13 pazienti in un’unità di monitoraggio controllato – e la tecnologia è precoce. Ma offre uno sguardo concreto su cosa succede quando i dati raccolti da un dispositivo medico smettono di fluire in una direzione e diventano qualcosa che i pazienti possono mettere in discussione, correggere e da cui imparare in tempo reale.
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