In che modo la salute delle donne beneficia dell’intelligenza artificiale?

L’IA come aiuto allo screening e alla diagnosi delle malattie femminili poco esplorate

Oggi in Francia, ci vogliono in media 7 anni per diagnosticare l’endometriosi. Partendo da questo bisogno medico, diversi attori valorizzano oggi i contributi dell’IA per accelerare la diagnosi:

• Il Robinson Research Institute e l’Australian Institute for Machine Learning stanno attualmente sviluppando uno strumento che combina i risultati delle ecografie transvaginali e delle risonanze magnetiche per porre una diagnosi di endometriosi.
• La società Ziwig combina l’IA e la genomica per diagnosticare l’endometriosi ben prima della comparsa di sintomi clinicamente riconoscibili.

Più in generale, l’intelligenza artificiale consente spesso di guadagnare tempo nello screening e nella diagnosi delle malattie, aumentando così le possibilità di trattamento precoce e una migliore aspettativa e qualità della vita associate. I contributi dell’IA in questa fase sono spesso legati alla lettura delle immagini mediche e al supporto nell’interpretazione dei risultati:

• Nel cancro al seno, la lettura delle mammografie accompagnata dall’IA porterebbe a un risparmio di tempo del 13%. Ciò comporta una diagnosi più rapida in caso di esame positivo e un maggior numero di esami letti al giorno, un contributo considerevole se si pensa che una diagnosi precoce del cancro al seno permette a 99 donne su 100 di essere vive 5 anni dopo la diagnosi.
• Nel caso della citologia digitale (l’analisi delle cellule basata su immagini digitali) per lo screening del cancro della cervice uterina, l’intelligenza artificiale consente di valutare rapidamente le decine di migliaia di cellule provenienti da un campione di una paziente, per selezionare le immagini più pertinenti da presentare agli operatori sanitari al fine di supportarli nella diagnosi.

L’IA per fornire cure personalizzate alle donne

Anche se donne e uomini non presentano sempre gli stessi sintomi e non reagiscono allo stesso modo ai trattamenti, il criterio del genere è troppo spesso sottovalutato nella presa in carico terapeutica.

Analizzando le informazioni genetiche individuali, l’età, il peso, lo stato riproduttivo e gli antecedenti, disponibili grazie ai fascicoli sanitari elettronici e ai dispositivi connessi, l’IA può contribuire a personalizzare le cure e così migliorare la presa in carico dei pazienti e delle pazienti.

La startup Tempus ha per esempio sviluppato degli algoritmi di IA che permettono di prevedere la risposta delle pazienti a diversi trattamenti (in particolare per il cancro al seno), aiutando così a personalizzare le terapie per massimizzarne l’efficacia.

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L’IA per migliorare la prevenzione dei rischi fisici e psicologici

Il 42% delle donne non si fa controllare il cuore, mentre le malattie cardiovascolari sono la principale causa di mortalità femminile. Inoltre, diversi indicatori utilizzati si basano su modelli sviluppati unicamente sull’uomo. Così, qualsiasi strumento che aumenti il numero di donne che si fanno testare o esaminare, e in modo più specifico, sarebbe benefico. Questa è la sfida della società Cardio Diagnostics, che propone un test di valutazione del rischio di malattia coronarica a 3 anni, basato sull’IA, con una sensibilità del 78% per le donne e del 76% per gli uomini. Questi dati sono particolarmente interessanti poiché il test si basa su un’analisi molecolare, e non su sintomi fisici percepiti che differiscono tra donna e uomo.

Altro esempio, l’intelligenza artificiale può anche aiutare gli operatori sanitari a identificare le donne incinte a rischio elevato di complicazioni, come la preeclampsia, il diabete gestazionale o il travaglio prematuro, analizzando i dati disponibili nei fascicoli sanitari elettronici e nei dispositivi sanitari connessi.

Infine, in materia di salute mentale, l’IA potrebbe rilevare precocemente i segni della depressione post-partum (che colpisce il 15% delle donne) o dei disturbi psicologici legati a trattamenti pesanti, come nel caso della piattaforma Mika Health, che supporta le pazienti affette da cancro al seno. Ciò permetterebbe di reagire rapidamente e accompagnare al meglio la paziente o la madre.

L’IA per migliorare la presa in conto delle donne negli studi clinici: partecipazione e pertinenza dei risultati

Gli studi sulla digossina (farmaco concepito per i pazienti con insufficienza cardiaca) sono stati condotti su un gruppo composto per l’80% da uomini. I risultati hanno portato alla raccomandazione della somministrazione della digossina per tutti. Tuttavia, qualche anno dopo, un’analisi “post hoc” ha dimostrato che le donne che assumevano la digossina morivano più rapidamente assumendo questo farmaco rispetto al placebo: poiché rappresentavano solo il 20% dello studio principale, questo effetto non era stato rilevato. C’è quindi una reale necessità di aumentare la percentuale di donne presenti negli studi clinici.

Anche qui, l’IA può giocare un ruolo: filtrando rapidamente i profili dei pazienti, tenendo conto della diversità dei profili, l’IA è uno strumento che può contribuire a una migliore rappresentatività negli studi clinici, in particolare delle donne. Questo passa anche attraverso la rilevazione e l’eliminazione di potenziali bias nella progettazione dello studio e la modellizzazione predittiva per identificare i gruppi suscettibili di incontrare barriere all’ingresso al fine di mettere in atto strategie per superarle.

Inoltre, l’IA accelera il trattamento dei dati, il che potrebbe permettere ai ricercatori di suddividerli in più categorie, in particolare per sesso, cosa che non veniva sempre fatta in precedenza. Questa suddivisione per sesso permette di evidenziare potenziali effetti collaterali più presenti nelle donne rispetto agli uomini, di verificare l’efficacia del prodotto testato sui diversi sessi e di acquisire conoscenze più approfondite sul prodotto testato e sul funzionamento del corpo umano, femminile e maschile.

L’intelligenza artificiale consente progressi significativi in sanità, in particolare con applicazioni nella salute della donna. Può rispondere a determinati bisogni specifici aiutando nello screening e nella diagnosi, facilitando l’implementazione di cure personalizzate, aiutando a prevenire i rischi fisici e psicologici e migliorando la rappresentatività negli studi clinici. Le applicazioni ed esempi presentati non sono una lista esaustiva di tutte le possibilità, ed è importante ricordare che questo strumento resta prima di tutto un supporto al personale medico.

Più in generale, si pone la questione dell’integrazione degli strumenti di IA nelle pratiche di cura: come garantire la sicurezza dei dati? Come garantire l’interoperabilità degli oggetti che integrano l’IA con i sistemi informatici medici? E ancora, come articolare il ruolo del professionista della salute con quello dell’IA? Alcimed può accompagnarvi nell’investigazione degli usi dell’IA all’interno dei percorsi di cura e dello sviluppo di farmaci e prepararne meglio l’integrazione sul mercato. Non esitate a contattare il nostro team!

Informazioni sull’autrice,

Elia, Consulente all’interno del team Salute di Alcimed in Francia.