Intelligenza Artificiale
Protocolli di emergenza obsoleti pronti per essere modernizzati dal machine learning
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New dati dell'Università di Osaka ha dimostrato che le capacità in rapida crescita dell'apprendimento automatico potrebbero ora essere estese alle situazioni di emergenza. Lo ha dimostrato un team di ricercatori che la tecnologia può ora aiutare efficacemente a determinare i candidati appropriati per l’acido tranexamico, riducendo i tassi di mortalità tra i pazienti traumatizzati.
Cos'è l'acido tranexamico (TXA)?
La maggior parte dei farmaci sono semplicemente trattamenti per qualche tipo di patologia. Alcuni, tuttavia, possono davvero salvare la vita. Uno di questi è l'acido tranexamico, o "TXA". Nella sua forma più semplice, il TXA viene somministrato ai pazienti per arrestare emorragie estese, in genere derivanti da traumi.
Guardando più in profondità, il TXA agisce riducendo e prevenendo il sanguinamento continuo promuovendo la formazione di coaguli all'interno del corpo. Raggiunge questo obiettivo prevenendo la formazione di un enzima noto come plasmina che lavora per scomporre la proteina essenziale per la coagulazione: la fibrina.
Normalmente, la presenza di plasmina è positiva, poiché previene la coagulazione eccessiva e una serie di patologie (ad esempio, ictus, embolia polmonare, trombosi venosa profonda, infarto del miocardio, ecc.) che ne possono derivare. Tuttavia, in una situazione di emergenza in cui è necessario controllare l'emorragia, la capacità della plasmina transepiteliale di prevenirne la formazione è fondamentale.
Salvare vite umane in situazioni di emergenza con il machine learning
Che si tratti di un paramedico in prima linea che lavora per stabilizzare un paziente nel retro di un'ambulanza in movimento o di un infermiere che lavora a fianco di un team di operatori sanitari in un pronto soccorso, TXA rimane uno strumento importante per la gestione del sanguinamento incontrollato derivante da un trauma. È importante riconoscere, tuttavia, che il TXA non è appropriato per ogni paziente, poiché è spesso accompagnato da gravi effetti collaterali, rendendo difficile la decisione sul parto.
Riconoscendo che il TXA non è universalmente benefico a causa dei potenziali effetti collaterali, quanto sopra menzionato studio si è concentrato sull'identificazione di sottogruppi specifici di pazienti traumatizzati che molto probabilmente trarrebbero beneficio dal trattamento con TXA. In futuro, questa capacità di identificare i candidati potrebbe svolgere un ruolo importante nella modernizzazione dei protocolli esistenti per determinare l’idoneità alla consegna.
Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, i ricercatori hanno analizzato i dati di oltre 50,000 pazienti nella Japan Trauma Data Bank per identificare otto distinti fenotipi di trauma (raggruppamenti basati su tratti osservabili). Hanno poi esaminato l’impatto del TXA su questi fenotipi rispetto alla mortalità intraospedaliera. I risultati hanno rivelato che alcuni sottogruppi hanno mostrato una significativa riduzione della mortalità quando trattati con TXA, mentre altri non hanno beneficiato.
Lo studio sottolinea le diverse presentazioni dei pazienti traumatizzati, le cui lesioni variano ampiamente per tipo e gravità, rendendo difficile prevedere l’efficacia del trattamento su base individuale. L’obiettivo di questa ricerca è migliorare l’assistenza personalizzata per i pazienti traumatizzati, migliorando così la qualità complessiva delle cure e i tassi di sopravvivenza in questa popolazione ad alto rischio. Questo approccio al trattamento specifico per il paziente potrebbe portare a un uso più efficace del TXA nella cura dei traumi, riducendo gli effetti collaterali non necessari e ottimizzando i risultati, il tutto grazie all’apprendimento automatico.
Machine Learning: un catalizzatore centrale per le tecnologie dirompenti
Questo studio è l'ultimo di una serie crescente di esempi che evidenziano come sottoinsiemi di intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico, possano eccellere come catalizzatori centrali o "tecnologie di base" in quasi tutti i settori: una consapevolezza che è stata sottolineata nel rapporto "Big Ideas 2024" di Ark Invest.
Gran parte di ciò è dovuto alla capacità dell'IA di elaborare e riconoscere modelli all'interno di enormi quantità di dati. Può farlo in modo più efficiente di qualsiasi essere umano e sta progredendo sempre più rapidamente.
Specialisti dell'apprendimento automatico
Anche se potrebbe passare del tempo prima che l’apprendimento automatico venga utilizzato per determinare se a un paziente debba essere somministrato il TXA, ci sono diverse aziende già al lavoro per sviluppare ulteriormente la tecnologia. In effetti, alcuni hanno già iniziato a incorporarlo in altri aspetti dell’assistenza sanitaria altrettanto importanti.
*I dati forniti di seguito erano accurati al momento della redazione e sono soggetti a modifiche. Qualsiasi potenziale investitore dovrebbe verificare i parametri*
1. NVIDIA
(NVDA
)
(NVDA )
| Market Cap | Avanti P/E 1 anno | Guadagno per azione (EPS) |
| 2,179,359,750,000 | 38.31 | $11.94 |
NVIDIA è all'avanguardia nello sviluppo dell'intelligenza artificiale, sfruttando la sua potente tecnologia GPU per far progredire vari settori, tra cui quello sanitario. In ambito sanitario, le piattaforme di intelligenza artificiale di NVIDIA vengono utilizzate per accelerare la scoperta di farmaci, l'imaging medico e l'analisi genetica. Ad esempio, le GPU consentono un'elaborazione più rapida di grandi set di dati per attività come la diagnostica per immagini, contribuendo a identificare malattie tramite raggi X e risonanze magnetiche con maggiore precisione e velocità.
NVIDIA collabora con istituti di ricerca e organizzazioni sanitarie per sviluppare strumenti di intelligenza artificiale in grado di prevedere le malattie, migliorare i risultati dei pazienti e ridurre i costi sanitari. Attraverso queste iniziative, NVIDIA migliora le applicazioni sanitarie esistenti e apre la strada a nuovi modi per diagnosticare e curare le malattie utilizzando la potenza dell'intelligenza artificiale.
Al momento della stesura di questo articolo, NVDA è stata elencata dalla maggior parte degli analisti come a 'Acquisto forte'
2. Medicina potente
Il prodotto/servizio di punta di Powerful Medical è noto come PMCardio. Si tratta di una piattaforma progettata per assistere gli operatori sanitari nell'analisi, interpretazione, diagnosi e trattamento degli eventi cardiaci.
Utilizza l'apprendimento automatico per analizzare gli ECG e confrontarli con un vasto database di cartelle cliniche dei pazienti. Questo consente a PMcardio di rilevare infarti del miocardio, noti anche come "attacchi di cuore", e altre anomalie in modo accurato e rapido.
La piattaforma si distingue per la sua capacità di fornire diagnosi precise fin dal primo contatto, fondamentale per un intervento tempestivo nelle emergenze cardiovascolari. La tecnologia di PMcardio è particolarmente significativa perché contribuisce a colmare la lacuna critica nell'individuazione di patologie cardiache che potrebbero non essere evidenti con i metodi diagnostici tradizionali.
Integrando l'intelligenza artificiale nelle sue operazioni, PMcardio offre agli operatori sanitari un potente strumento che migliora il coordinamento dell'assistenza, semplifica il processo di triage e garantisce il rilevamento precoce e accurato di eventi cardiaci potenzialmente pericolosi per la vita. Questo progresso nella tecnologia medica evidenzia il potenziale dell’intelligenza artificiale nel rivoluzionare il campo della diagnostica cardiovascolare migliorando la capacità di prevedere e trattare efficacemente le malattie cardiache.
Solo il 1 marzo 2024, PMcardio è riuscita a farlo garantire un finanziamento di 7.5 milioni di euro dal Consiglio europeo per l’innovazione di continuare a sviluppare i suoi strumenti diagnostici basati sull’intelligenza artificiale, dimostrando la sua promessa di mitigare una delle principali cause di morte a livello mondiale.
