Enorme passo avanti nella cura della depressione: è stato sviluppato infatti un software basato sull’intelligenza artificiale, che aiuterà il medico nella scelta delle terapie più adatte per il singolo paziente sulla base dei dati registrati da un semplicissimo elettroencefalogramma (EEG).
È il risultato di uno studio clinico multicentrico reso noto sulla rivista Nature Biotechnology. Lo studio è stato condotto presso la SouthWestern University in Texas, e coordinato da esperti della Stanford University in California. Secondo gli esperti, nel giro di 5 anni questo strumento dell’intelligenza artificiale potrebbe entrare nella pratica clinica.
Si tratta di un software potenzialmente rivoluzionario, considerando che attualmente i pazienti con disturbi depressivi devono provare vari farmaci prima di trovare quello più efficace per loro. Si stima, infatti, che meno di un paziente su tre riceva in prima battuta il farmaco giusto: gli altri aspettano anche mesi prima di intravedere la luce in una terapia efficace.
Il funzionamento del software
Il software sviluppato è in grado di leggere e interpretare i dati di un EEG, esame semplice ed economico. I clinici hanno coinvolto 309 pazienti con depressione, sottoponendoli all’elettroencefalogramma e successivamente, a metà dei pazienti, è stato somministrato un comune antidepressivo. All’altra metà, invece, una sostanza placebo.
Leggendo l’EEG, il software ha previsto correttamente chi avrebbe tratto vantaggi dal farmaco, chi dal placebo e anche chi avrebbe beneficiato di psicoterapia e altri interventi non farmacologici. L’accuratezza predittiva del software è stata poi ulteriormente confermata su altri 4 campioni indipendenti di pazienti.
Stando a quanto affermato dai ricercatori, il prossimo passo sarà chiedere l’autorizzazione all’uso di questo software nella pratica clinica e contemporaneamente sviluppare un’interfaccia da integrare ai normali apparecchi per fare l’EEG, così da avere subito le previsioni di risposta ai farmaci antidepressivi.
In copertina Nik Shuliahin/Unsplash
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