Il nuovo "dottore AI" prevede la riammissione in ospedale e altri risultati sanitari

Dec 16, 2023

Ricerca, cura del paziente, comunicati stampa

7 giugno 2023

Foto: SDI Productions/Getty

UN Un programma per computer dotato di intelligenza artificiale (AI) è in grado di leggere le note dei medici per stimare con precisione il rischio di morte dei pazienti, la durata della degenza ospedaliera e altri fattori importanti per la cura. Progettato da un team guidato da ricercatori della NYU Grossman School of Medicine, lo strumento è attualmente in uso negli ospedali della NYU Langone Health per prevedere le probabilità che un paziente dimesso venga riammesso entro un mese.

Gli esperti esplorano da tempo gli algoritmi informatici destinati a migliorare l’assistenza sanitaria, e alcuni di essi hanno dimostrato di fare preziose previsioni cliniche. Tuttavia, pochi sono in uso perché i computer elaborano meglio le informazioni presentate in tabelle ordinate, mentre i medici in genere scrivono in un linguaggio creativo e personalizzato che riflette il modo di pensare degli esseri umani.

La complessa riorganizzazione dei dati è stata un ostacolo, dicono i ricercatori, ma un nuovo tipo di intelligenza artificiale, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), possono “imparare” dal testo senza bisogno di dati formattati in modo speciale.

In uno studio pubblicato online il 7 giugno sulla rivista Nature, il gruppo di ricerca ha progettato un LLM chiamato NYUtron che può essere addestrato utilizzando testo inalterato dalle cartelle cliniche elettroniche per effettuare valutazioni utili sullo stato di salute del paziente. I risultati hanno rivelato che il programma poteva prevedere l’80% di coloro che erano stati riammessi, un miglioramento di circa il 5% rispetto a un modello computerizzato standard, non LLM, che richiedeva la riformattazione dei dati medici.

"I nostri risultati evidenziano il potenziale dell'utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni per guidare i medici nella cura dei pazienti", ha affermato l'autrice principale dello studio Lavender Jiang, BSc, studentessa di dottorato presso il Center for Data Science della New York University. "Programmi come NYUtron possono avvisare gli operatori sanitari in tempo reale sui fattori che potrebbero portare alla riammissione e ad altre preoccupazioni in modo che possano essere affrontati rapidamente o addirittura evitati."

Jiang aggiunge che automatizzando le attività di base, la tecnologia potrebbe accelerare il flusso di lavoro e consentire ai medici di dedicare più tempo a parlare con i loro pazienti.

Gli LLM utilizzano algoritmi informatici specializzati per prevedere la parola migliore per riempire una frase in base alla probabilità che le persone reali utilizzerebbero un termine particolare in quel contesto. Più dati vengono utilizzati per "insegnare" al computer come riconoscere tali schemi di parole, più accurate diventano le sue ipotesi nel tempo, aggiunge Jiang.

Per il loro studio, i ricercatori hanno addestrato NYUtron utilizzando milioni di note cliniche raccolte dalle cartelle cliniche elettroniche di 336.000 uomini e donne che avevano ricevuto cure all'interno del sistema ospedaliero della NYU Langone tra gennaio 2011 e maggio 2020. Il risultante linguaggio "cloud" di 4,1 miliardi di parole " includeva qualsiasi documentazione scritta da un medico, come rapporti radiologici, note sui progressi del paziente e istruzioni per la dimissione. In particolare, il linguaggio non era standardizzato tra i medici e il programma poteva persino interpretare le abbreviazioni specifiche di un particolare scrittore.

Illustrazione per gentile concessione della Natura

Secondo i risultati, NYUtron ha identificato l'85% dei decessi in ospedale (un miglioramento del 7% rispetto ai metodi standard) e stimato il 79% della durata effettiva del ricovero dei pazienti (un miglioramento del 12% rispetto al modello standard). Lo strumento ha inoltre valutato con successo la probabilità di condizioni aggiuntive che accompagnano una malattia primaria (indice di comorbilità) nonché le possibilità di un rifiuto assicurativo.

"Questi risultati dimostrano che i modelli linguistici di grandi dimensioni rendono lo sviluppo di 'ospedali intelligenti' non solo una possibilità, ma una realtà", ha affermato l'autore senior dello studio e neurochirurgo Eric K. Oermann, MD. "Poiché NYUtron legge le informazioni prese direttamente dalla cartella clinica elettronica, i suoi modelli predittivi possono essere facilmente costruiti e implementati rapidamente attraverso il sistema sanitario."

Il dottor Oermann, assistente professore presso i Dipartimenti di Neurochirurgia e Radiologia della New York University Langone, aggiunge che studi futuri potrebbero esplorare la capacità del modello di estrarre codici di fatturazione, prevedere il rischio di infezione e identificare il farmaco giusto da ordinare, tra le altre potenziali applicazioni.