I ricercatori del Penn State e dello Houston Methodist Hospital hanno realizzato un modello di apprendimento automatico in grado di diagnosticare un ictus analizzando le anomalie nel parlato del paziente e i movimenti muscolari facciali con la stessa accuratezza di un medico del pronto soccorso. Il tutto può essere eseguito in pochi minuti interagendo con uno smartphone.
Si tratta di un’alternativa economica e decisamente più rapida che potrebbe fornire un potenziale aiuto ai medici durante la diagnosi di un ictus. L’applicazione potrebbe dunque essere utilizzata sia da operatori sanitari o anche da pazienti per effettuare autovalutazioni prima di raggiungere l’ospedale.
Il nuovo approccio del team è il primo ad analizzare la presenza di ictus tra i pazienti effettivi del pronto soccorso con sospetto di ictus utilizzando l’analisi computazionale del movimento facciale e l’elaborazione del linguaggio naturale per identificare le anomalie nel viso o nella voce di un paziente.
Diagnosi veloci a portata di smartphone
Per addestrare il modello computerizzato, i ricercatori hanno creato un set di dati da oltre 80 pazienti che hanno manifestato sintomi di ictus presso lo Houston Methodist Hospital in Texas. A ogni paziente è stato chiesto di eseguire un test vocale per analizzare il proprio linguaggio e la comunicazione cognitiva durante la registrazione su un iPhone.
Testando il modello sul set di dati Houston Methodist, i ricercatori hanno scoperto che le sue prestazioni hanno raggiunto una precisione del 79%, paragonabile alla diagnostica clinica dei medici del pronto soccorso, che utilizzano test aggiuntivi come le scansioni TC. Tuttavia, il modello potrebbe aiutare a risparmiare tempo prezioso nella diagnosi di un ictus, con la capacità di valutare un paziente in appena quattro minuti.
Ogni minuto è vitale in un ictus, con milioni di neuroni che muoiono, per questo un test rapido può aiutare in questo e consentire il miglior trattamento possibile. Gli strumenti attuali a disposizione dai medici per le diagnosi di questa malattia sono molto limitati e definiti dai ricercatori “primitivi e imprecisi”. Il nuovo progetto del Penn State e dello Houston Methodist Hospital potrebbe aiutare nel velocizzare questi processi attraverso la semplice interazione con uno smartphone.
Ph. Credit: Penn State