Grazie alla sua elevata accuratezza e alla capacità di predire l’insufficienza renale acuta (IRA, AKI, acronimo per Acute Kidney Injury) con un anticipo di almeno 12 ore e fino a 24 ore, un software sviluppato da un team di data-scientist che utilizza l’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare significativamente la prognosi dei pazienti ricoverati in terapia intensiva, ridurre i costi di trattamento e migliorare la gestione delle risorse sanitarie. Per la piattaforma, chiamata U-Care Renal Platform, a dicembre 2023 è attesa la certificazione di dispositivo medico: dal 2024 potrebbe dunque arrivare negli ospedali europei. “La nostra motivazione per creare questa piattaforma è nata durante il mio dottorato in fisica al Politecnico”, ricorda Andrea Ancona, fondatore e amministratore della startup U-Care Medical, ex spin off del Politecnico di Torino. “È stato un processo graduale. Inizialmente, stavo conducendo ricerche nel campo della nanotecnologia biomedica, ma volevo sviluppare un progetto con un impatto più a breve termine. Con il mio gruppo abbiamo iniziato a interloquire con nefrologi e rianimatori, e ci siamo resi conto della crescente problematica dell’insufficienza renale acuta nelle terapie intensive. Questo ci ha spinti a utilizzare i dati clinici per prevedere l’insorgenza dell’IRA e, successivamente, la sua progressione e il trattamento necessario”.

L’Insufficienza renale acuta

L’Insufficienza Renale Acuta è una sindrome che abbraccia una vasta gamma di processi che portano alla diminuzione della funzione renale (compreso il COVID), e rappresenta una sfida significativa poiché può avere diverse cause e comportare conseguenze molto gravi sulla salute dei pazienti.

Colpisce un numero significativo di pazienti in terapia intensiva, con un’incidenza stimata “tra il 20% e il 40% di tutti i pazienti ricoverati nel reparto, cioè tra i 2 e 4 milioni ogni anno, considerando solo Stati Uniti ed Europa”, ricorda Andrea Ancona. Studi hanno dimostrato che i pazienti in terapia intensiva con insufficienza renale acuta hanno un rischio di mortalità fino a 5 volte superiore rispetto a quelli senza questa condizione.

Non è solo un problema clinico, ma anche economico: il costo medio di un giorno di trattamento in terapia intensiva può variare tra 1000 e 2000 euro, senza contare ulteriori costi associati alle complicanze; ma quando un paziente sviluppa l’insufficienza renale acuta, il costo medio può anche raggiungere circa 14000 euro per paziente. La condizione può prolungare la degenza in terapia intensiva, “perché i pazienti con insufficienza renale acuta trascorrono circa 3,5 giorni in più in terapia intensiva rispetto a quelli senza questa condizione”. Questo allunga la durata complessiva del ricovero e aumenta ulteriormente i costi associati al trattamento.

Dieci anni fa, la Società Internazionale di Nefrologia aveva lanciato l’Iniziativa 0by25 che mira a eliminare entro il 2025 le morti evitabili dovute all’AKI; tre anni più tardi la Società Americana di Nefrologia ha lanciato una nuova iniziativa, AKI! Now, per promuovere l’eccellenza nella prevenzione e nel trattamento dell’AKI attraverso la creazione di un programma fondamentale, al fine di ridurre la morbilità e la mortalità associate e migliorare gli esiti a lungo termine.

Il software che predice l’insorgenza dell’insufficienza renale acuta

Il software sviluppato dal team della startup è installabile sia in ospedali sia su server cloud, ed è capace di interfacciarsi con i sistemi di cartella clinica delle unità di terapia intensiva, per raccogliere e analizzare i dati dei pazienti in modo rapido ed accurato.

L’output di queste analisi viene immediatamente integrato nella cartella clinica del paziente, mettendo a disposizione del medico informazioni preziose e tempestive per prendere decisioni informate. “Il software non si limita a fornire dati numerici, ma li presenta all’interno di un quadro complessivo che aiuta il medico a comprendere la situazione in modo più completo. Ad esempio, oltre a predire se un paziente svilupperà insufficienza renale acuta, il software offre un accesso ad uno storico dettagliato delle previsioni passate, dei parametri del paziente e del contesto in cui si sono verificati. Questo significa che il medico può esaminare le tendenze e le variazioni nel tempo, prendendo in considerazione tutte le informazioni pertinenti”.

Gli studi retrospettivi per la validazione del software

“Abbiamo potuto avvalerci di un ricco database di oltre 60 mila pazienti internazionali per convalidare il nostro modello predittivo, e i nostri trial retrospettivi sono stati un passo cruciale nel dimostrare l’efficacia della nostra piattaforma.” I ricercatori hanno analizzato i dati di 16 mila pazienti ricoverati in terapia intensiva in più di 140 unità in tre diverse nazioni: Stati Uniti, Olanda e Italia. L’obiettivo era validare la capacità della piattaforma nel prevedere l’esordio dell’insufficienza renale acuta e i suoi stadi durante il ricovero in terapia intensiva, con almeno 12 ore di anticipo (esattamente, tra le 12 e le 24 ore).

I risultati, pubblicati recentemente su Plos One, sono stati promettenti. “Abbiamo dimostrato che la nostra piattaforma è in grado di prevedere l’IRA con un’accuratezza media superiore all’88% su tutte le popolazioni di pazienti analizzate. Questo significa che possiamo anticiparne l’insorgenza in modo significativo”.

L’ampliamento dell’utilizzo del modello IA verso un trattamento personalizzato

Quando i ricercatori hanno mostrato ai rianimatori i risultati, gli specialisti hanno mostrato entusiasmo e al contempo hanno posto nuovi quesiti: se la patologia si manifesta, quale sarà l’evoluzione della stessa durante il ricovero e come è possibile gestirla al meglio per quello specifico paziente?

“Abbiamo portato modifiche alla piattaforma portandola da un solo modello di intelligenza artificiale, a tre modelli: il primo modello va a prevedere la patologia, gli altri due vanno a lavorare su cosa succede dopo l’insorgenza e poi sul trattamento che è conseguente alla patologia più grave, cioè la dialisi”.

Ora la piattaforma può predire come progredirà la patologia e se diventerà persistente oppure rimarrà transitoria, perché in base a questo il medico potrà decidere se avere un approccio più aggressivo ed avviare subito la dialisi o attendere. Inoltre, il modello di IA fornisce indicazioni su quando interrompere la dialisi in terapia intensiva: “essendo il sangue depurato dalla macchina di dialisi, i marcatori tradizionali non descrivono più la funzione renale e quindi il medico essenzialmente ha poche informazioni per poter prendere una decisione razionale e anche standardizzata”.

Il team di ricercatori ha effettuato studi retrospettivi anche sul secondo e terzo modello, ora in corso di pubblicazione. “Abbiamo lavorato negli Stati Uniti con Mayo Clinic con cui abbiamo validato tutti e tre i moduli, sulla base dei dati della struttura. La pubblicazione che faremo a breve che abbiamo in corso e che va a validare sul database Mayo Clinic la piattaforma in toto.”

Ora il team di Andrea Ancona, la cui startup è già stata pluripremiata (ad esempio, con il primo posto al Premio nazionale per l’innovazione), è al passo successivo, cioè alla verifica del software in condizioni reali: “Per il primo modello di IA, quello predittivo, stiamo svolgendo uno studio osservazionale in tre ospedali, due in Italia e uno in Spagna”, e i risultati verranno pubblicati a inizio 2024. “Insieme a queste tre strutture andremo poi a testare anche gli altri due modelli della piattaforma”.

In futuro, questa piattaforma potrebbe diventare uno strumento essenziale per i medici in terapia intensiva, consentendo loro di prendere decisioni più informate e tempestive nella cura dei pazienti. La sua implementazione su larga scala potrebbe portare a una riduzione significativa delle complicanze legate all’AKI e dei costi associati, migliorando complessivamente la qualità dell’assistenza sanitaria in questi reparti.