Il sistema AI rileva gli errori durante l’autoamministrazione dei farmaci
I ricercatori del MIT hanno sviluppato un sistema che si basa su segnali radio wireless e intelligenza artificiale (AI) per rilevare errori quando i pazienti si auto-somministrano farmaci. Il nuovo sviluppo potrebbe avere un grande impatto dato il numero allarmante di pazienti che non riescono ad aderire agli ordini dei medici, il che porta a migliaia di morti e miliardi di dollari in spese mediche ogni anno.
Il sistema utilizza il rilevamento wireless e l’intelligenza artificiale insieme per determinare quando un paziente sta utilizzando una penna per insulina o un inalatore. Potenziali errori vengono rilevati quando un paziente si auto-somministra il medicinale.
Dina Katabi è la professoressa Andrew ed Erna Viteri al MIT. Il gruppo di ricerca di Katabi era responsabile dello sviluppo del nuovo sistema.
“Alcuni lavori precedenti riportano che fino al 70% dei pazienti non assume la propria insulina come prescritto e molti pazienti non usano correttamente gli inalatori”, dice Katabi.
Secondo i ricercatori, il nuovo sistema può essere installato a casa e avvisare i pazienti e gli operatori sanitari di errori terapeutici, il che aiuta a ridurre le visite ospedaliere non necessarie.
La ricerca è stata pubblicata il mese scorso sulla rivista Nature Medicine . Gli autori principali dello studio includono Mingmin Zhao, studente di dottorato in Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT, e Kreshnik Hoti, ex scienziato in visita al MIT e attuale membro della facoltà dell’Università di Prishtina in Kosovo. I coautori della ricerca includono Hao Wang, ex postdoc CSAIL e attuale membro di facoltà alla Rutgers University, e Aniruddh Raghu, dottorando CSAIL.
Meccanismi di somministrazione dei farmaci
Molti farmaci richiedono meccanismi di somministrazione complessi.
“Ad esempio, le penne per insulina richiedono il caricamento per assicurarsi che non ci siano bolle d’aria all’interno. E dopo l’iniezione, devi tenere premuto per 10 secondi “, dice Zhao. “Tutti questi piccoli passaggi sono necessari per fornire correttamente il farmaco al suo sito attivo.”
Con ogni passaggio aggiuntivo arrivano più possibilità di errori, che aumentano ancora di più se non è presente il farmacista. Poiché i pazienti spesso commettono errori senza rendersene conto, il team mirava a creare un sistema automatizzato.
Il nuovo sistema prevede tre ampie fasi, a partire da un sensore che traccia i movimenti di un paziente entro un raggio di 10 metri. Questo passaggio viene eseguito attraverso le onde radio che si riflettono sul loro corpo. Quindi, l’AI esamina i segnali riflessi per determinare se un paziente si auto-somministra un inalatore o una penna per insulina. L’ultimo passaggio è che il sistema avvisi il paziente o l’operatore sanitario quando viene rilevato un errore nell’autosomministrazione del medicinale.
“Una cosa bella di questo sistema è che non richiede al paziente di indossare alcun sensore”, dice Zhao. “Può funzionare anche attraverso le occlusioni, in modo simile a come puoi accedere al tuo Wi-FI quando sei in una stanza diversa dal tuo router.”
Sensore e rete neurale
Il sensore si trova sullo sfondo di una casa mentre utilizza l’intelligenza artificiale per interpretare le onde radio modulate. È stata sviluppata una rete neurale per rilevare i modelli nell’uso del medicinale ed è stata addestrata per eseguire movimenti di esempio. Attraverso l’ apprendimento per rinforzo , la rete ha rilevato con successo il 96% delle somministrazioni di penne per insulina e il 99% degli usi di inalatori.
Dopo aver individuato eventuali errori, la rete può anche correggerli. Una corretta somministrazione del farmaco segue sequenze simili, il che significa che il sistema può identificare eventuali anomalie nelle fasi specifiche. Tali informazioni possono quindi essere inviate al paziente o al suo medico, il che aiuta a correggere la tecnica.
“Suddividendola in questi passaggi, non solo possiamo vedere la frequenza con cui il paziente utilizza il proprio dispositivo, ma anche valutare la sua tecnica di somministrazione per vedere se sta andando bene”, afferma Zhao.
“Un modo alternativo per risolvere questo problema è installare le telecamere”, continua Zhao. “Ma l’utilizzo di un segnale wireless è molto meno invadente. Non mostra l’aspetto delle persone. “
Secondo il team, questo nuovo sistema potrebbe eventualmente essere adattato per altri farmaci riqualificando la rete neurale.
