Ricerca su un modello di intelligenza artificiale per ridurre i farmaci reumatici

L’uso di farmaci per i pazienti reumatici viene di solito eliminato una volta che il processo patologico è sotto controllo. C’è sempre il rischio di riacutizzazioni dei reclami, dopodiché l’uso di droghe dovrà essere nuovamente aumentato. Se tali riacutizzazioni possono essere previste con l’aiuto di un modello di intelligenza artificiale e l’eliminazione graduale dell’uso di droghe può essere adattata di conseguenza, sarà ovviamente una buona notizia per i reumatologi. Al momento, è ancora molto difficile prevedere un’escalation. Di conseguenza, sia i medici che i pazienti sono spesso riluttanti a ridurre i farmaci.

Modello AI di UMC Utrecht

il Sviluppo Un modello di intelligenza artificiale per ridurre il rischio di riacutizzazione implementato da un team multidisciplinare dell’UMC Utrecht. Il modello informatico sviluppato utilizza i dati disponibili digitalmente dal paziente. Ciò include i risultati del sangue passati, l’uso di farmaci e l’attività della malattia. “Il nostro modello computerizzato prevede se gli agenti biologici possono essere ridotti in modo responsabile senza un focolaio”, spiega Marianne Myslink, MD, ricercatrice medica presso la Divisione di reumatologia e immunologia clinica.

Messeling fa anche ricerca di dottorato sulla riduzione dei materiali biologici. “Con il supporto di ZonMw, vogliamo verificare se l’utilizzo di un modello computerizzato sviluppato nella pratica clinica può effettivamente ridurre il numero di riacutizzazioni durante l’eliminazione graduale dei materiali biologici. Questo è il motivo per cui abbiamo avviato lo studio PATIO con Sint Maartenskliniek in Nimega.’, afferma il ricercatore.

PATIO indagine

In questo studio, dove PATIO sta per deviazione assistita predittiva nei pazienti con AR trattati con Biologic, 60 pazienti con AR vengono seguiti per 18 mesi. Il sangue viene prelevato ogni tre mesi, seguito da una visita ambulatoriale di reumatologia. Quindi si esamina se i fattori biologici possono essere ulteriormente ridotti. I partecipanti allo studio sono divisi in due gruppi.

Oltre al metodo tradizionale, nel secondo gruppo viene utilizzato anche il modello di intelligenza artificiale sviluppato. Quando il modello prevede un alto rischio di ignizione, non vengono effettuati ulteriori tagli. I risultati dello studio sono attesi nel 2024. Dopo di che, deve essere chiaro se il modello predittivo ha un valore aggiunto. In altre parole, se ci sono stati meno disturbi nel gruppo in cui è stato utilizzato il modello.