L'intelligenza artificiale analizza l'elettroencefalogramma

Accuratezza analoga a quella garantita dai medici

Un'ipotesi che potrebbe diventare realtà in un futuro non molto lontano. Il ricorso alla tecnologia non sembra infatti pregiudicare la qualità della valutazione dell'attività elettrica del cervello, oggi ad appannaggio esclusivo dei medici. E potrebbe rappresentare un'opportunità per introdurre un servizio di questo tipo in aree che non possono contare su un'esperienza e un'offerta di questo tipo.
L'intelligenza artificiale, insomma, come opportunità per ridurre le disuguaglianze nell'accesso alle cure in ambito neurologico. Oltre che la significativa variabilità che si rileva nell'interpretazione di questo test, con ricadute facilmente prevedibili per i pazienti.
A partire da coloro che sono chiamati a convivere con l'epilessia, per cui l'elettroencefalogramma rappresenta l'esame diagnostico più accurato.
A tracciare questo scenario è uno studio pubblicato sulla rivista Jama Neurology da un gruppo di ricercatori scandinavi, coordinati da Sandor Beniczky: a capo del dipartimento di neurofisiologia clinica dell'Università di Aarhus e del Centro danese per l'epilessia di Dianalund.
Il lavoro è consistito nel far esaminare a un modello di valutazione basato sull'intelligenza artificiale i dati relativi a oltre trentamila elettroencefalografie effettuate in Danimarca e in Norvegia tra il 2014 e il 2020: riguardanti soggetti con più di tre mesi e non in condizioni critiche.
Duplice l'obiettivo: testare la capacità di distinguere un'attività elettrica cerebrale normale da una patologica e classificare le registrazioni anomale come conseguenza di una epilessia focale o generalizzata e distinguerle da quelle di origine non epilettiforme. Uno step, quest'ultimo, che apre quasi sempre la strada a ulteriori indagini per affinare la diagnosi. E da cui è necessario partire per poi mettere a punto lo schema terapeutico più appropriato.
I risultati prodotti dal software - a seguito della valutazione indipendente compiuta da 17 clinici: tra cui anche l'italiana Elena Gardella, neurofisiologa clinica e docente all'Università della Danimarca meridionale (Odense) - hanno dimostrato avere un'accuratezza, una sensibilità e una specificità diagnostica simile a quella dell'essere umano. Con una sovrapponibilità quasi del 100 per cento.
Dati che “giustificano uno sviluppo clinico in questa direzione”, secondo gli autori del lavoro. “Soprattutto per migliorare l'assistenza ai pazienti che vivono in aree distanti dagli ospedali più grandi e dove spesso, mancando le competenze necessarie per la corretta interpretazione di un elettroencefalogramma, il rischio di formulare una diagnosi errata è più che probabile”.
Un'altra possibilità di impiego riguarda anche i centri di terzo livello, “per migliorare l'efficienza e ridurre i carichi di lavoro dei sanitari più esperti”. In questo modo, secondo gli esperti, si potrebbe ridurre il rischio di diagnosi (e di conseguenza terapie) inappropriate.
A confortare è stata anche la piena condivisione dei risultati interpretati dall'intelligenza artificiale tra i diversi specialisti coinvolti nella validazione finale.
Un accordo definito dagli autori “quasi perfetto” per le anomalie epilettiformi generalizzate, “sostanziale” per gli elettroencefalogrammi negativi, quelli positivi per scariche focali e anomalie diffuse non di origine epilettica e “anomalie focali non epilettiformi”.
Le performance sono risultate comunque rientrare in una variabilità “ampiamente presente tra gli specialisti”.
Un limite indicato dagli stessi firmatari dello studio riguarda il mancato coinvolgimento nello studio dei neonati e dei pazienti più critici, che comunque non costituiscono la quota più significativa di pazienti che si sottopongono a un elettroencefalogramma.
A ciò occorre aggiungere, come precisato dai neurologi Johnathan Klein ed Elan Guterman (Università della California) in un editoriale di accompagnamento apparso sulla stessa rivista, che “lo score-AI non è un epilettologo, nonostante sia ugualmente capace a svolgere certi compiti”.
Nel processo diagnostico, infatti, occorre tenere conto di “dettagli che finiscono per avere un riflesso sulla diagnosi e sul trattamento dell'epilessia”: come la lateralità del focus epilettico, la posizione e l'ampiezza delle scariche epilettiformi.
Detto ciò, “pur non trattandosi di una panacea” (come ricordato di recente anche dall'Organizzazione Mondiale della Sanità), l'integrazione dell'intelligenza artificiale nella diagnosi delle epilessie (oltre che nel trattamento) è in arrivo.
Il software utilizzato nello studio è infatti già in fase di integrazione in Natus Neuroworks: uno degli elettroencefalografi più utilizzati nel mondo. “Questo permetterà - concludono i ricercatori - un'ampia disponibilità di questo modello nella pratica clinica”.
Agevolato anche dalla possibilità di adattarlo ad altre interfacce informatiche, senza rendere necessaria la modifica dell'hardware.