I veterinari dell’UC Davis sviluppano un modello di intelligenza artificiale per un rilevamento accurato e precoce delle infezioni da leptospirosi
La leptospirosi, una malattia che i cani possono contrarre dall’acqua potabile contaminata da batteri Leptospira , può causare insufficienza renale, malattie del fegato e gravi emorragie nei polmoni. La diagnosi precoce della malattia è fondamentale e può fare la differenza tra la vita e la morte.
Veterinari e ricercatori dell’Università della California, Davis, School of Veterinary Medicine, hanno scoperto una tecnica per prevedere la leptospirosi nei cani attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale. Dopo molti mesi di test su vari modelli, il team ne ha sviluppato uno che ha superato i metodi di test tradizionali e ha fornito un’accurata diagnosi precoce della malattia. La scoperta rivoluzionaria è stata pubblicata sul Journal of Veterinary Diagnostic Investigation.
“I test tradizionali per Leptospira mancano di sensibilità all’inizio del processo della malattia”, ha affermato l’autore principale Krystle Reagan, specialista di medicina interna certificato dal consiglio e assistente professore specializzato in malattie infettive. “Il rilevamento può richiedere anche più di due settimane a causa della necessità di dimostrare un aumento del livello di anticorpi in un campione di sangue. Il nostro modello di intelligenza artificiale elimina questi due ostacoli a una diagnosi rapida e accurata”.
La ricerca ha coinvolto dati storici di pazienti presso l’UC Davis Veterinary Medical Teaching Hospital che erano stati testati per la leptospirosi. Le analisi del sangue raccolte di routine da questi 413 cani sono state utilizzate per addestrare un modello di previsione dell’IA. Nel corso dell’anno successivo, l’ospedale ha curato altri 53 cani con sospetta leptospirosi. Il modello ha identificato correttamente tutti e nove i cani positivi alla leptospirosi (sensibilità del 100%). Il modello ha anche identificato correttamente circa il 90% dei 44 cani che alla fine erano negativi alla leptospirosi.
L’obiettivo del modello è che diventi una risorsa online per i veterinari per inserire i dati dei pazienti e ricevere una previsione tempestiva.
“Il processo decisionale clinico basato sull’intelligenza artificiale sarà il futuro per molti aspetti della medicina veterinaria”, ha affermato Mark Stetter, preside della School of Veterinary Medicine. “Sono entusiasta di vedere i veterinari e gli scienziati della UC Davis a capo di questa carica. Ci impegniamo a mettere risorse dietro le iniziative di intelligenza artificiale e non vediamo l’ora di collaborare con ricercatori, filantropi e industria per far progredire questa scienza”.
Il modello di rilevamento può aiutare le persone
La leptospirosi è una malattia zoonotica pericolosa per la vita, il che significa che può trasferirsi dagli animali all’uomo. Poiché la malattia è difficile da diagnosticare anche nelle persone, Reagan spera che la tecnologia alla base di questo rivoluzionario modello di rilevamento abbia capacità traslazionali nella medicina umana.
“La mia speranza è che questa tecnologia sia in grado di riconoscere i casi di leptospirosi quasi in tempo reale, fornendo a medici e proprietari informazioni importanti sul processo della malattia e sulla prognosi”, ha affermato Reagan. “Mentre avanziamo, speriamo di applicare metodi di intelligenza artificiale per migliorare la nostra capacità di diagnosticare rapidamente altri tipi di infezioni”.
Reagan è un membro fondatore dell’Artificial Intelligence in Veterinary Medicine Interest Group della scuola, composto da veterinari che promuovono l’uso dell’IA nella professione. Questa ricerca è stata condotta in collaborazione con i membri del Center for Data Science and Artificial Intelligence Research della UC Davis , guidati dal professore di matematica Thomas Strohmer. Lui ei suoi studenti sono stati coinvolti nella costruzione dell’algoritmo. Il centro si impegna a riunire esperti di fama mondiale provenienti da molti campi di studio con i migliori ricercatori di scienza dei dati e intelligenza artificiale per far avanzare le basi, i metodi e le applicazioni della scienza dei dati.
Il gruppo di Reagan sta attivamente perseguendo l’IA per la previsione dell’esito per altri tipi di infezioni, incluso un modello di previsione per le infezioni resistenti agli antimicrobici, che è un problema crescente in veterinaria e medicina umana. In precedenza, il gruppo ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale per prevedere la malattia di Addison con un tasso di accuratezza superiore al 99%.
Altri autori includono Shaofeng Deng, Junda Sheng, Jamie Sebastian, Zhe Wang, Sara N. Huebner, Louise A. Wenke, Sarah R. Michalak e Jane E. Sykes. Il sostegno finanziario proviene dalla National Science Foundation.
