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L’AI per la diagnosi precoce di Alzheimer e Parkinson

L'intelligenza artificiale potrebbe far prevedere in anticipo l'insorgere di malattie come Alzheimer e Parkinson?
Salute18 Febbraio 2025 - ore 09:59 - Redatto da Meteo.it
Salute18 Febbraio 2025 - ore 09:59 - Redatto da Meteo.it

È possibile prevedere in anticipo la malattia di Alzheimer e il Parkinson grazie all'aiuto dell'AI, l'Intelligenza Artificiale)? Alcuni scienziati stanno studiando un modo per prevedere queste tipologia di malattie anche fino a sette anni prima della diagnosi analizzando le cartelle cliniche dei pazienti, tramite l'intelligenza artificiale.

Alzheimer, grazie all'intelligenza artificiale si può scoprire la diagnosi 7 anni prima?

Secondo gli scienziati della UC di San Francisco l'insorgere della malattia di Alzheimer è legata ad alcuni dati importanti quali il colesterolo alto e per le donne la presenza dell'osteoporosi. Attraverso l'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) è possibile individuare dei modelli nelle cartelle cliniche da utilizzare in database in modo da accelerare la diagnosi e il trattamento dell'Alzheimer e di altre malattie complesse.

Alice Tang, tra gli studiosi del Sirota Lab presso l'UCSF sottolinea: "È un primo passo verso l'uso dell'IA sui dati clinici di routine, non solo per identificare il rischio il più presto possibile, ma anche per comprendere la biologia che c'è dietro. La potenza di questo approccio di IA deriva dall'identificazione del rischio in base a combinazioni di malattie".

L'Alzheimer è una patologia neurodegenerativa che colpisce 6,7 ​​milioni di americani per lo più donne. Il rischio di contrarre la malattia aumenta con l'età. I ricercatori dell'UC di San Francisco hanno utilizzato il database clinico dell'UCSF di oltre 5 milioni di pazienti per cercare condizioni concomitanti nei pazienti a cui era stata diagnosticata l'Alzheimer presso il Memory and Aging Center dell'UCSF rispetto a individui senza Alzheimer e hanno scoperto di poter identificare con il 72% chi avrebbe sviluppato la malattia fino a sette anni prima.

Questo è stato possibile grazie ad una serie di fattori come ipertensione, colesterolo alto e carenza di vitamina. Tra i fattori determinanti anche: disfunzione erettile e l'ingrossamento della prostata erano predittivi per gli uomini e osteoporosi per le donne. Attenzione va detto che non tutti coloro che soffrono di questa malattia ossea, molto comune tra le donne più anziane, svilupperanno per forza di cose l'Alzheimer. "È la combinazione di malattie che consente al nostro modello di prevedere l'insorgenza dell'Alzheimer", prosegue Tang, "la nostra scoperta che l'osteoporosi è un fattore predittivo per le donne evidenzia l'interazione biologica tra salute delle ossa e rischio di demenza".

Morbo di Parkinson, intelligenza artificiale può rivelarlo prima con algoritmi

Tramite alcuni algoritmi, invece, è possibile rilevare sottili cambiamenti nella voce di una persona che potrebbero essere potenzialmente causa dell'insorgere del morbo di Parkinson, sindrome extrapiramidale caratterizzata da rigidità muscolare che si manifesta con resistenza ai movimenti passivi e tremore che insorge durante lo stato di riposo. A rivelarlo sono stati alcuni ricercatori provenienti da Iraq e Australia. I disturbi del linguaggio sono spesso i primi indicatori della malattia neurologica, sempre più diffusa nel mondo. Basti pensare che sono più di 8,5 milioni le persone affette dal morbo di Parkinson.

I ricercatori della Middle Technical University (MTU) di Baghdad e dell'University of South Australia (UniSA) hanno pubblicato un documento che esamina i progressi nelle tecniche di intelligenza artificiale per rilevare il morbo di Parkinson (MP). In particolare Ali Al-Naji, ingegnere di strumentazione medica e assistente UniSA, ha spiegato come l'analisi vocale basata sull'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare la diagnosi precoce del Parkinson.

"I cambiamenti vocali sono indicatori precoci del morbo di Parkinson, tra cui piccole variazioni di tono, articolazione e ritmo, dovute al ridotto controllo sui muscoli vocali", spiega il professore associato Al-Naji, "analizzando queste caratteristiche acustiche, i modelli di intelligenza artificiale possono rilevare sottili modelli vocali correlati alla malattia molto prima che compaiano sintomi visibili".

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