Uno studio recente pubblicato su Nature Communications ha dimostrato che ad un semplice esame, come la radiografia antero posteriore del torace, sarà possibile integrare i dati della cartella clinica del paziente per diagnosticare il diabete mellito di tipo 2. Come è stato possibile arrivare a questo risultato? Dopo aver sviluppato un algoritmo basato sul deep learning è stato applicato alle immagini delle radiografie toraciche che, unite ad alcune informazioni del paziente, è riuscito a diagnosticare il diabete mellito di tipo 2 con un’accuratezza non approssimativa. Ma cos’è il diabete mellito di tipo 2? Quanto è diffusa questa patologia? E perché questa nuova scoperta tecnologica può portare ad un grande progresso nella cura del diabete?
Diabete Mellito di tipo 2: di cosa si tratta?
Il diabete mellito di tipo 2, anche detto dell’adulto, rappresenta circa il 96% dei casi di diabete. Si tratta di una malattia cronica legata agli alti livelli di glucosio nel sangue e causata da un’alterazione nella quantità o nel funzionamento dell’insulina, ormone responsabile del passaggio del glucosio dal sangue alle cellule. Questo tipo di diabete è strettamente connesso a sovrappeso ed obesità, alimentazione non corretta, sedentarietà e condizioni socio-economiche disagiate. Di solito è possibile prevenirlo andando ad intervenire proprio su questi fattori che influiscono sulla patologia, andando a modificare lo stile di vita delle persone a rischio. Solitamente per diagnosticare questo tipo di diabete si ricorre a:
- Test del livello di glicemia al mattino: praticando almeno 8 ore di digiuno. Se i valori superano i 126 mg/dl sono considerati indicativi di diabete;
- Test delle urine con particolare attenzione alla presenza di zuccheri (glicosuria);
- Test emoglobina glicosilata;
- Test da carico orale di glucosio.
Ovviamente, come per qualsiasi patologia, diagnosticare il diabete nelle fasi iniziali o, ancor meglio, in anticipo, può essere di grande aiuto sia nel miglioramento della vita del paziente, che per la spesa economica. Ecco perché la nuova scoperta di un sistema di diagnosi tramite un esame molto più semplice, come la radiografia toracica, potrà aprire la strada a diagnosi più accelerate e, di conseguenza, un’applicazione efficace delle cure in tempi molto celeri.
Diabete diagnosticato con IA: come ci siamo arrivati?
Come sono arrivati i ricercatori a questa scoperta? Il modello deep learning è stato addestrato tramite 300 mila radiografie toraciche e integrato ad un algoritmo basato su dati clinici come: età, IMC, sesso, etnia, lingua e indice sociodemografico.
Usando un campione di 15.000 pazienti è stato dimostrato che l’uso combinato del modello contenente i dati clinici del paziente e la radiografia toracica può diagnosticare, o addirittura predire, il diabete mellito di tipo 2. L’accuratezza di questo sistema si è dimostrata anche migliore rispetto all’algoritmo privo di dati derivanti dalle radiografie. Perché si è arrivati a poter dire di predire il diabete? Perchè dopo l’esperimento, tra i pazienti identificati come diabetici esisteva un 14% a cui non era ancora stata diagnosticata la malattia. Inoltre questa fetta di persone non aveva neanche eseguito il test per la misurazione dell’emoglobina glicata suggerendo quindi un’incredibile validità dell’utilizzo di questa tecnica come screening.
Qual è l’indice trovato dall’IA per scovare il diabete nel paziente?
Uno dei limiti per i ricercatori e per chi studia l’applicazione delle machine learning e dell’intelligenza artificiale è il concetto di scatola nera: quasi tutte le operazioni infatti sono indecifrabili e lasciano l’utente finale totalmente inconsapevole del processo avvenuto per arrivare a tali risultati. Ma in questo caso specifico, i ricercatori coinvolti si sono impegnati nel risolvere il problema: applicando sistemi di occlusion mapping e gifsplanation sono riusciti ad individuare alcuni degli indicatori riconosciuti dall’intelligenza artificiale come rilevanti per la diagnosi del diabete. Alcuni di questi riguardano la distribuzione del grasso in specifiche regioni del torace e l’attenuazione delle immagini di coste e clavicola.
Diabete: come prevenire prima di curare?
A differenza del Diabete di tipo 1, che non può essere prevenuto (poiché autoimmune), con il diabete di tipo 2 possiamo attuare delle semplici strategie quotidiane per non incorrere nella malattia:
- Controllare la pressione e i livelli di colesterolo;
- Non fumare;
- Eseguire controlli mirati per glicemia e diabete;
- Controllare il peso;
- Seguire un’alimentazione corretta;
- Fare attività fisica giornalmente.
Soprattutto l’attività fisica è un’abitudine molto sana e che può aiutare a prevenire il diabete poiché tiene basso il livello di zuccheri nel sangue. Per chi soffre di diabete di tipo 2 è molto indicato l’allenamento aerobico, un esercizio fisico di intensità moderata, da effettuare con regolarità.
Diabete di tipo 2: quali sono i sintomi?
Quali sono i sintomi del diabete di tipo 2 e quand’è che occorre preoccuparsi? Questa tipologia può insorgere a tutte le età ma colpisce maggiormente le persone tra i 35 e 40 anni. Di solito i sintomi principali sono molto chiari: molta fame, molta sete, bisogno frequente di urinare, vista offuscata, stanchezza e irritabilità,frequenti infezioni a vescica e gengive, formicolii a mani e piedi e disturbi cardiaci.
L’IA a sostegno della medicina: un progresso senza freni.
Si potrebbe dire che l’Intelligenza Artificiale sta avendo un progresso senza freni nella sua applicazione medica. Anche alcune malattie genetiche probabilmente potranno essere diagnosticate da Google Deep Mind, sfruttando l’IA per scovare mutazioni genetiche non ravvisabili dall’occhio clinico. Affiancare L’IA ad evidenze scientifiche, come in questo caso i dati clinici dei pazienti, darà una forma ancora più consistente alle diagnosi. Sarà così molto più facile comprendere le patologie ed aiutare i pazienti a precedere la loro comparsa.
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