L’AI nella diagnosi della Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno (OSAS)

Al posto delle attuali tecniche di rilevazione del disturbo, poco precise poiché richiedono l’ospedalizzazione e l’utilizzo di svariati sensori applicati al corpo del paziente, si può utilizzare una fascia toracica poco invasiva e l’analisi dei dati tramite algoritmi [...]
Michele Gaiotto

CEO di HTH

Marco Gullà

Investment Analyst di HTH

Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno
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Smettere di respirare, durante il sonno, in maniera del tutto involontaria. Sembra impossibile, invece è un’invalidante e difficile realtà che ha un nome: “Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno” (OSAS). Una patologia importante, spesso sottovalutata e sotto-diagnosticata, che può provocare sonnolenza diurna e, a lungo andare, può portare al deterioramento cognitivo e alla morbilità cardiovascolare. La telemedicina e l’AI vengono in nostro soccorso e ci mettono a disposizione degli strumenti per migliorare la qualità della nostra vita.

Cos’è la Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno

Quando si parla di Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno si pensa a una patologia lontana dalla nostra quotidianità, e invece si stima che colpisca, nei paesi più sviluppati, più del 15% della popolazione. Un recente studio ha ridefinito al rialzo il tasso di prevalenza negli uomini al 24% e nelle donne al 9%. Un’elevata prevalenza della malattia accompagnata da un elevato tasso di mancata diagnosi, dovuto a sistemi diagnostici invadenti e soggetti all’errore umano, rendono l’OSAS un vero e proprio demone a carico dei sistemi sanitari e, come per altre patologie, a rimetterci è sempre il paziente.

Guardando ai nostri confini, si stima che in Italia quattro milioni di persone siano affette da OSAS. Nonostante ciò, tali disturbi risultano a oggi ancora molto sottovalutati: sarebbero infatti solo 250mila i pazienti in terapia nel nostro paese, e ciò rappresenta l’indice di un gap enorme tra la diffusione e la diagnosi della malattia. Questo dato non fa altro che sottolineare la forte necessità di una diagnosi non invasiva, accurata, esente dall’errore umano al quale sono soggetti i metodi diagnostici sviluppati ad oggi e dunque emerge altresì la forte necessità di utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale nei percorsi diagnostici e di screening. La grande diffusione della Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno è associata a un elevato costo economico a livello sociale e sanitario, come dimostrano diversi studi dai quali emerge che la mancata diagnosi e quindi l’assenza di un trattamento sono associati a una ridotta qualità della vita (QoL) e a stati di depressione. Inoltre, l’eccessiva sonnolenza diurna associata alle OSAS, e il compromesso stato di vigilanza risultano in una riduzione delle performance lavorative, una minor produttività e un aumentato assenteismo. Non solo, è stato anche riscontrato un brusco aumento dei casi di incidenti sul posto di lavoro, così come quelli in auto, riconducibili all’OSAS. A questo si aggiunge il risultato di uno studio dal quale si evince un aumento significativo del tasso di disoccupazione, sottoccupazione e costi socioeconomici.

Le attuali tecniche di diagnosi della Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno

Ad oggi l’esame gold standard di riferimento per la diagnosi dei disturbi respiratori del sonno, quali prevalentemente le OSAS, è rappresentato dalla polisonnografia (PSG). Tale esame consente di analizzare il sonno attraverso la registrazione delle variabili fisiologiche coinvolte nei disturbi delle diverse fasi del sonno. La polisonnografia, effettuata mediante polisonnografo, prevede un numero molto elevato di sensori diversi, i quali vengono applicati sul corpo, precisamente sugli arti, sul torace e sul capo del paziente e permettono la registrazione in continuo di valori posizionali, neurologici, cardiorespiratori, ecc. Tuttavia, l’esame presenta non pochi limiti, come l’estrema “indaginosità”, passateci il termine, data dalla presenza di svariati sensori. Ciò comporta una invasività da non sottovalutare, in quanto questa spesso si trova alla base di mancate o errate diagnosi dovute appunto alla “scomodità” dei vari sensori che potrebbero causare delle interruzioni del sonno o altri problemi per l’individuo. Basta guarda la figura in basso per farsi un’idea:

Sindrome delle Apnee Ostruttive del Sonno

Quindi invasività e scomodità associate anche al setting ospedaliero nel quale il paziente svolge tale esame. Diversi studi infatti dimostrano come la qualità del sonno del paziente in osservazione nel setting ospedaliero sia di gran lunga inferiore a quella che potrebbe risultare dall’osservazione “in-home” del paziente, in quanto appunto questo si troverebbe in una situazione di comfort maggiore, ovvero la propria abitazione. In altre parole, parliamo di due setting completamente opposti: da una parte il letto di ospedale, ambiente ostile e carico di ansietà, dall’altra la propria camera da letto, il proprio giaciglio, che trasmette un senso di comfort maggiore. Da qui emerge la necessità sempre più evidente di un esame di polisonnografia eseguito direttamente a casa del paziente.

Un’altra barriera o limite associato agli attuali sistemi di polisonnografia risiede nel fatto che questi sono soggetti all’errore di interpretazione umana dei tracciati eseguiti dal polisonnografo. Errori che dipendono principalmente dal livello di esperienza e attenzione degli operatori sia nella preparazione del paziente sia nella lettura dei tracciati.

A tutto ciò va aggiunto un dato da tenere in considerazione. Dal testo del “New Standards and Guidelines for Drivers with Obstructive Sleep Apnoea syndrome”, nelle raccomandazioni generali, gli autori sottolineano l’importanza della presenza di almeno un laboratorio clinico del sonno (o ambulatorio per i disturbi respiratori del sonno) ogni centomila abitanti, il che rappresenta un costo da non sottovalutare, soprattutto guardando ai paesi più sviluppati. Inutile dire che in paesi come l’Italia siamo ben distanti da questi numeri.

L’AI nella diagnosi della OSAS

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Intelligenza Artificiale

A un sistema di diagnosi/screening attualmente inadeguato possono venire in soccorso nuove tecnologie, tra cui indubbiamente l’AI. Uno dei poteri maggiori dell’intelligenza artificiale è riuscire a ricavare alcuni valori indirettamente, correlandoli con strutture non ovvie per i sistemi attuali. Spesso infatti ci imbattiamo in indumenti “intelligenti”, ma che tante volte non sono altro che tanti sensori già ampiamente utilizzati inseriti all’interno di un vestito, come descritto in precedenza. In un’accezione più ampia, la sfida non consiste nel trasformare i pazienti in dei “robocop” ma avere meno sensori possibili nel modo più comodo possibile in grado di rilevare, con qualità medicale clinicamente provata, gli stessi segnali indentificati da una moltitudine di sensori obsoleti.

Una delle invenzioni su cui tanti medici del sonno (… e non solo) stanno mettendo gli occhi è una fascia toracica “smart” di ultimissima generazione. La fascia AirGo è stata sviluppata da una startup italo-americana (MyAir), composta da team di ricercatori provenienti dal MIT, e consente un accesso più rapido e tempestivo al percorso diagnostico terapeutico.

Sindrome delle Apnee Ostruttive del SonnoAirgo permette uno screening estremamente accurato e dettagliato dei disturbi respiratori del sonno, senza richiedere la presenza di fastidiose cannule orali o nasali e nel pieno comfort della propria abitazione. In più, tramite un’analisi automatica del tracciato registrato, effettuata con sofisticati algoritmi proprietari di intelligenza artificiale, permette una rapida e facilmente leggibile refertazione.

Inoltre, la fascia dimostra di essere in grado di ridurre il numero di esami non necessari e per di più di ottimizzare le liste di attesa. Per fare una comparazione pratica, un tecnico, anche ben preparato, può impiegare fino a 20 minuti per l’analisi di un tracciato con le tecniche attuali, al contrario AirGo lo fa – in automatico – in meno di 2 minuti e in maniera estremamente precisa. Nel dettaglio, la vera forza del sistema risiede nella componente di intelligenza artificiale, la quale viene utilizzata per la derivazione dei dati (qualità clinica certificata) e per generare automaticamente report per il supporto al medico con riduzione dei tempi di 10 volte (dati validati con clinici). La facilità di utilizzo della fascia, la completa mancanza di invasività, il potere della piattaforma, permetteranno in futuro di eseguire la diagnosi completamente da remoto senza recarsi in ospedale.

Video: come si utilizza la fascia AirGo (in inglese)

Conclusioni

In conclusione, la piattaforma sviluppata dal team di MyAir potrebbe, grazie alla grande ergonomia della fascia e grazie a una validata componente di intelligenza artificiale, rappresentare la prima pietra miliare nel percorso di screening e diagnosi delle OSAS completamente all’esterno del setting ospedaliero. Una soluzione che andrebbe a colmare quel gap tra diffusione, diagnosi e trattamento, riducendo così il costo socioeconomico e sanitario rappresentato dai disturbi respiratori del sonno.

 

 

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