Poiché la tubercolosi (TBC) continua a essere la causa infettiva più mortale di morte a livello globale, un nuovo studio ha dimostrato che gli stetoscopi digitali abilitati all’intelligenza artificiale (AI) possono aiutare a colmare le lacune critiche nello screening, soprattutto nelle aree difficili da raggiungere.
In un commento pubblicato sulla rivista Med (Cell Press), esperti globali hanno sostenuto che gli stetoscopi combinati con la tecnologia digitale e l’intelligenza artificiale possono essere un’opzione migliore contro le sfide affrontate nei programmi di screening, come la scarsa individuazione, i costi elevati e l’accesso iniquo.
“Gli stetoscopi digitali abilitati all’intelligenza artificiale hanno dimostrato promettenti accuratezza e fattibilità per il rilevamento di anomalie polmonari e cardiovascolari, con risultati promettenti nei primi studi sulla tubercolosi. La formazione e la validazione in contesti diversi e ad alto carico sono essenziali per esplorare ulteriormente il potenziale di questo strumento”, ha affermato l’autore corrispondente Madhukar Pai della McGill University, Canada, insieme a ricercatori degli Emirati Arabi Uniti, Germania e Svizzera.
Nonostante i progressi nello screening e negli strumenti diagnostici, secondo i dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), circa 2,7 milioni di persone affette da tubercolosi non sono state incluse negli attuali programmi di screening. È probabile che lo screening sintomatologico di routine non riguardi anche le persone affette da tubercolosi asintomatica o subclinica.
Sebbene l’OMS abbia recentemente raccomandato diversi software di rilevamento assistito da computer (CAD) basati sull’intelligenza artificiale, nonché hardware per radiografia ultraportatile, i costi operativi più elevati e l’hardware anticipato fungono da deterrente.
Ciò è apparso particolarmente difficile negli ambienti di assistenza primaria e/o tra le donne incinte a causa dei problemi legati alle radiazioni.
Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale ha mostrato un potenziale significativo per lo screening, comprese applicazioni oltre la CAD della tubercolosi dalle radiografie, hanno affermato i ricercatori.
“Un’applicazione dell’intelligenza artificiale per lo screening delle malattie è quella di interpretare i biomarcatori acustici (sonori) della malattia, con il potenziale per identificare suoni che appaiono non specifici o non udibili dall’orecchio umano”, hanno aggiunto, evidenziando il potenziale dell’intelligenza artificiale nel rilevare e interpretare i biomarcatori della tosse e l’auscultazione polmonare per analizzare i suoni del respiro.
Studi condotti in paesi ad alto tasso di tubercolosi, tra cui India, Perù, Sud Africa, Uganda e Vietnam, hanno evidenziato che l’auscultazione basata sull’intelligenza artificiale potrebbe essere promettente come strumento di screening e triage della tubercolosi.
“Gli stetoscopi digitali basati sull’intelligenza artificiale possono diventare utili alternative agli approcci basati sull’imaging per lo screening della tubercolosi, con il potenziale di democratizzare l’accesso alle cure per le popolazioni non servite dalla radiografia”, hanno affermato i ricercatori.
“È importante sottolineare che gli stetoscopi digitali basati sull’intelligenza artificiale offrono uno strumento scalabile, a basso costo e incentrato sulla persona che potrebbe avvicinarci al raggiungimento degli obiettivi di ricerca dei casi di tubercolosi”, hanno aggiunto.
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