I medici di qualche anno fa auscultavano con lo stetoscopio il torace del paziente e da questo esame traevano delle importanti informazioni diagnostiche. “Dica trentatré” è rimasto un modo di dire comune per indicare questa modalità di conduzione di una visita medica. L’idea in sé era corretta, ma la capacità diagnostica dell’essere umano era molto differente da soggetto a soggetto.
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Applicazioni dell’IA per la diagnosi della tubercolosi
In un’epoca in cui la tecnologia si intreccia sempre più con la medicina, una recente innovazione sta attirando l’attenzione della comunità scientifica e medica: l’uso delle app per smartphone, alimentate da intelligenza artificiale (AI), per diagnosticare malattie basandosi sul suono della tosse, replicando in maniera moderna e tecnologica quella vecchia pratica medica.
Questo straordinario sviluppo segna un passo avanti significativo nella diagnosi di patologie respiratorie, in particolare la tubercolosi (TBC). La ricerca di base per questo strumento rivoluzionario ha visto un gruppo di scienziati sviluppare una app che analizza il suono della tosse, differenziando la TBC da altre condizioni respiratorie. Sebbene questo metodo non sia infallibile – fallendo nel rilevare la TBC in circa il 30% dei casi testati – offre una soluzione più semplice e notevolmente più economica rispetto ai metodi diagnostici standard, che richiedono l’esame del catarro per identificare il batterio responsabile della TBC.
L’esplosione della ricerca sulla salute acustica
Il potenziale di questo strumento è immenso, soprattutto nei paesi a basso reddito, dove le risorse per la salute sono spesso limitate. Fornisce uno strumento di screening accessibile e veloce, potenzialmente capace di intercettare casi di TBC non diagnosticati e, di conseguenza, ridurre la trasmissione della malattia. L’idea di utilizzare suoni corporei come “biomarcatori acustici” non è nuova. Tuttavia, negli ultimi cinque anni, con l’avvento dell’intelligenza artificiale, questa pratica ha visto un’esplosione di interesse e sviluppo.
La capacità dell’AI di analizzare grandi quantità di dati rapidamente è stata un catalizzatore fondamentale in questo progresso che mette in evidenza come l’uso dell’AI possa diventare innovativo in medicina, utilizzando aspetti e prima considerati secondari ai fini diagnostici come nel caso dell’analisi dei dati acustici. L’importanza dell’analisi della tosse ha assunto un maggior rilievo a seguito della pandemia da COVID-19 che ha accelerato l’interesse nell’analisi dei suoni corporei in generale.
Startup e sviluppi nel campo dell’acustica della tosse
Durante questo periodo, sono, infatti, nate diverse startup focalizzate sull’acustica della tosse, con l’intento di sviluppare strumenti diagnostici per il COVID-19 e altre malattie respiratorie. Un esempio è la startup AudibleHealthAI, che dal 2020 sta lavorando a una app mobile progettata per diagnosticare il COVID-19. Il software, denominato AudibleHealth DX, è attualmente in fase di revisione da parte della FDA. Allo stesso tempo, l’azienda australiana ResApp Health ha sviluppato un test di screening basato su audio per il COVID-19, riuscendo a identificare correttamente il 92% dei casi positivi solo dal suono della tosse del paziente. Questo successo ha portato alla sua acquisizione da parte di Pfizer per 179 milioni di dollari nel 2022.
Oltre la diagnosi: il monitoraggio costante attraverso lo smartphone
Nonostante questi sviluppi promettenti, alcuni esperti rimangono scettici riguardo alla affidabilità di queste app come strumenti diagnostici. Tuttavia, la loro capacità di rilevare la tosse in generale può comunque dimostrarsi uno strumento di salute prezioso perché mette a disposizione della diagnosi e della raccolta dei dati clinici uno strumento comune come lo smartphone che permette di monitorare costantemente il paziente e di trasmettere i dati in tempo reale ai sanitari.
Allo studio vi è anche un progetto finanziato dal NIH con 14 milioni di dollari che ha l’obiettivo si sviluppare un vasto database di suoni della voce, della tosse e respiratori. Questo database mira a facilitare lo sviluppo di strumenti per diagnosticare una varietà di patologie, tra cui malattie respiratorie, disturbi neurologici e del tono dell’umore, disturbi del linguaggio e molto altro. Un ostacolo significativo nel campo è stata la mancanza di set di dati consolidati che rende difficile convalidare la ricerca. Questo primo database sperimentale sarà disponibile per gli operatori con la prima release dei dati prevista prima di giugno 2024.
Il futuro della diagnosi: il database dei suoni corporei
Man mano che crescono le possibilità di accesso ai questi dati, continuano a espandersi le possibilità di un loro utilizzo ai fini diagnostici con un aumento delle app che utilizzano modelli di tosse o modelli linguistici e di espressione per segnalare problemi di salute. Sebbene sia prematuro affermare l’impatto significativo che queste app avranno sulla diagnosi o sullo screening, i progressi in questo campo aprono nuove prospettive affascinanti per la medicina futura. Infatti, la ricerca nel campo della salute acustica non si limita alla tosse e alle malattie respiratorie.
Studi precedenti hanno esplorato come i segnali vocali possano essere utilizzati per diagnosticare disturbi come il PTSD, lesioni cerebrali traumatiche, disturbi dell’umore e persino malattie cardiache. Questi sviluppi sottolineano l’importanza crescente dell’intelligenza artificiale e della tecnologia nella medicina moderna, promettendo strumenti diagnostici più accessibili, economici e forse persino più accurati nel prossimo futuro.
La medicina predittiva: un nuovo approccio alla salute
Questi avanzamenti costituiscono un approccio emergente della medicina indicato con il termine di medicina predittiva. Questa branca, che sfrutta dati, algoritmi e intelligenza artificiale, mira a prevedere e prevenire malattie prima che si manifestino, rappresentando un salto paradigmatico dalla medicina reattiva a quella proattiva.
La medicina predittiva, sostenuta dalle tecnologie emergenti, ha il potenziale di trasformare radicalmente il nostro approccio alla salute e alla malattia. Grazie alla capacità di analizzare enormi set di dati – come ad esempio quelli acustici – gli esperti possono identificare schemi e indicatori precoci di malattie, spesso prima che i sintomi diventino evidenti. Questa transizione verso la prevenzione piuttosto che il trattamento può portare a una sanità più efficiente e personalizzata.
La diagnosi precoce, per esempio di patologie respiratorie tramite l’analisi della tosse, non solo migliora le possibilità di trattamento efficace ma può anche ridurre significativamente i costi sanitari, evitando trattamenti intensivi necessari nelle fasi avanzate di alcune malattie.
Inoltre, la medicina predittiva pone un’enfasi particolare sul ruolo dei pazienti nella gestione della propria salute. App e strumenti basati su AI come quelli descritti in precedenza forniscono ai pazienti i mezzi per monitorare attivamente la propria salute e agire prontamente in caso di anomalie, promuovendo un maggiore coinvolgimento e responsabilizzazione. Tuttavia, la medicina predittiva presenta anche sfide, in particolare riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati, nonché alla necessità di interpretare correttamente e responsabilmente grandi volumi di informazioni.
È fondamentale che, mentre ci muoviamo verso questo futuro eccitante, vengano stabilite norme etiche e regolamenti per garantire che i benefici della medicina predittiva siano accessibili a tutti e utilizzati nel modo più sicuro ed equo possibile.
