AI for pRedicting Exacerbations in KIDs with aSthma (AIRE-KIDS)
Lo studio AIRE-KIDS ha sviluppato e validato un modello di apprendimento automatico utilizzando cartelle cliniche elettroniche, dati ambientali e informazioni sul quartiere per prevedere accuratamente le esacerbazioni gravi dell'asma nei bambini, dimostrando una prestazione superiore rispetto alle attuali regole decisionali con il raggiungimento di un AUC di 0,712 e un punteggio F1 di 0,51.
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L'asma è una condizione comune nei bambini, che causa il restringimento delle vie aeree e rende difficile respirare. Sebbene molti bambini gestiscano bene i propri sintomi a casa, alcuni subiscono attacchi gravi che richiedono un ricovero al pronto soccorso. Anche dopo aver ricevuto il trattamento, un numero significativo di questi bambini torna entro un anno per un altro episodio grave. Questo ciclo non è solo una difficoltà personale per le famiglie; pone un pesante carico sugli ospedali e sul sistema sanitario. La sfida per i medici è che non possono fornire un'educazione e un'assistenza intensiva e specializzata a ogni bambino che visita il pronto soccorso, poiché le risorse sono semplicemente insufficienti. Invece, le squadre mediche hanno bisogno di un modo per identificare i bambini specifici che hanno maggiori probabilità di tornare, in modo da poterli indirizzare a un programma di cura completo che aiuti a prevenire crisi future. Per decenni, i medici si sono affidati a semplici liste di controllo e al proprio giudizio per prendere queste decisioni, ma questi metodi spesso trascurano i pazienti più vulnerabili o segnalano quelli che non hanno bisogno di ulteriore aiuto.
In uno studio recente condotto presso il Children's Hospital of Eastern Ontario, i ricercatori si sono posti l'obiettivo di costruire uno strumento più preciso per risolvere questo problema. Si sono rivolti al machine learning, un tipo di informatica in cui il software impara a riconoscere modelli in grandi quantità di dati. Il team ha raccolto le cartelle cliniche di quasi 3.000 bambini che avevano visitato il pronto soccorso per asma tra il 2017 e il 2019. Questi record includevano dettagli sulla storia medica dei bambini, come le visite precedenti, la loro età e se avessero altre allergie come sensibilità alimentari. I dati catturavano anche la gravità del loro attacco attuale, quanto tempo avevano aspettato per vedere un medico e persino fattori ambientali come la qualità dell'aria nel loro quartiere. I ricercatori volevano vedere se un computer potesse esaminare tutti questi diversi pezzi di informazione e prevedere quali bambini sarebbero tornati in ospedale entro l'anno successivo.
Per testare la loro idea, il team ha addestrato diversi tipi di modelli informatici. Sono stati inclusi tre approcci più recenti basati sui grandi modelli linguistici (large language models), che sono lo stesso tipo di potenti sistemi di intelligenza artificiale spesso utilizzati per scrivere testi o rispondere a domande complesse. Hanno anche testato modelli tradizionali basati su alberi (tree-based models), che funzionano effettuando una serie di decisioni sì-o-no basate sui dati, in modo simile a come un medico potrebbe pesare diversi sintomi. I ricercatori hanno diviso i loro dati in due gruppi: un gruppo per insegnare ai modelli e un secondo gruppo separato per testare quanto bene i modelli si siano comportati su nuovi pazienti non ancora visti. Hanno confrontato le previsioni del computer con la regola standard attuale dell'ospedale, che attiva un avviso per i pazienti ad alto rischio basandosi su alcuni criteri specifici, come aver avuto una visita precedente e un alto punteggio di gravità al triage.
I risultati hanno mostrato che i modelli tradizionali basati su alberi erano di gran lunga superiori ai nuovi modelli linguistici per questo compito specifico. Il modello con le prestazioni migliori, che i ricercatori hanno chiamato AIRE-KIDS, ha identificato con successo i bambini ad alto rischio di tornare al pronto soccorso o di essere ricoverati. Testato sul gruppo di bambini del 2022 e 2023, questo modello si è dimostrato significativamente più accurato della regola attuale dell'ospedale. Mentre la regola esistente identificava correttamente circa un terzo dei bambini che sarebbero tornati, il nuovo modello ne identificava correttamente più della metà. Il computer ha imparato che gli indizi più forti per un futuro ritorno non erano solo la gravità attuale dell'attacco, ma anche la storia delle visite precedenti del bambino, la sua età, se avesse allergie alimentari e quanto fosse complessa la sua visione d'insieme dei bisogni medici. Sorprendentemente, i fattori ambientali come l'inquinamento atmosferico, che i ricercatori speravano sarebbero stati un importante predittore, non hanno migliorato significativamente l'accuratezza del modello e sono stati esclusi dalla versione finale per mantenerla semplice e facile da usare.
Lo studio ha anche scoperto che i sistemi di intelligenza artificiale più recenti e complessi, noti come grandi modelli linguistici, non sono stati efficaci quanto i modelli più semplici e specializzati. Nonostante la popolarità di questi sistemi avanzati in altri campi, hanno faticato a trovare i giusti schemi in questi specifici dati medici. I ricercatori hanno concluso che, per la previsione degli esiti dell'asma nei bambini, un modello focalizzato e interpretabile è più efficace di uno ampio e di uso generale. Il modello finale utilizza un piccolo e gestibile insieme di fatti che sono prontamente disponibili nelle cartelle cliniche elettroniche dell'ospedale al momento in cui un bambino entra in struttura. Ciò significa che lo strumento potrebbe essere integrato direttamente nel flusso di lavoro del pronto soccorso, avvisando i medici di indirizzare immediatamente i bambini più vulnerabili verso cure specializzate. In questo modo, l'ospedale spera di interrompere il ciclo delle visite ripetute, assicurando che i bambini che hanno più bisogno di aiuto lo ricevano, utilizzando al contempo le risorse limitate in modo più efficiente.
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