Algoritmi complessi e intelligenza artificiale al servizio dei pazienti: premio europeo per l'urologia trentina sul fronte della resistenza antibiotica

TRENTO. Prestigioso riconoscimento europeo per l'urologia trentina, premiata per un importante lavoro scientifico all'interno del quale sono stati utilizzati algoritmi complessi e intelligenza artificiale a supporto della gestione dei pazienti con infezioni alle vie urinarie e sottoposti a terapie antibiotiche. Il lavoro, ideato e coordinato dall'Unità operativa multizonale di urologia, è stato un successo importante sul fronte delle resistenze antibiotiche (la mancata risposta ad uno specifico antibiotico) ed è stato possibile grazie all'utilizzo di una rete neurale, una specifica intelligenza artificiale in grado non solo di analizzare i dati della storia clinica del paziente e delle resistenze antibiotiche locali, ma anche di 'imparare' durante l'analisi fino a raggiungere livelli di efficienza particolarmente elevati.

Il tutto, ovviamente, a benefico della pratica clinica. “L'Oms – spiega il direttore dell'Unità operativa di Malattie infettive all'ospedale di Trento Massimiliano Lanzafame – ha drammaticamente calcolato che nel 2050 in Europa potremmo avere oltre 300mila morti per infezioni da batteri che non rispondono alla terapia antibiotica. Per questo dobbiamo ritornare alla buona pratica clinica e utilizzare gli antibiotici in modo molto accurato e preservarne la funzione. Molto spesso ci troviamo a utilizzare molti antibiotici e molti cicli di antibiotici senza una reale necessità o quantomeno senza aver valutato bene tutti i rischi che possiamo avere”.

Lo studio premiato (dal titolo: “Artificial intelligence to guide antibiotic choice in recurrent uti: is it the right way for improving antimicrobial stewardship?”) è stato come detto ideato proprio per far fronte al problema delle resistenze antibiotiche: “I pazienti affetti da infezioni ricorrenti alle vie urinarie – spiega il direttore f.f. Dell'Unità operativa multizonale di urologia Tommaso Cai – sono proprio una categoria che può essere a rischio per un'elevata esposizione agli antibiotici. In questi pazienti infatti, le continue ricadute sintomatologiche impongono molto spesso l'utilizzo di terapia antibiotica. La prescrizione però deve essere fatta in maniera accurata, cioè tenendo in considerazione alcuni parametri propri della storia clinica del paziente e delle resistenze locali. L'analisi dell'interazione di tutti questi parametri è complessa e necessita di un sistema di analisi più articolato”. Da qui l’idea di utilizzare l’intelligenza artificiale a supporto dell’analisi dei dati e della loro interazione.