Modelli predittivi di GE HealthCare nello sviluppo di farmaci e per il supporto clinico. Pharmaceutical Diagnostics di GE HealthCare: utilizzare l’intelligenza artificiale per personalizzare le previsioni e fornire supporto decisionale al medico nella determinazione delle terapie appropriate

I risultati di una partnership di ricerca tra GE HealthCare e Vanderbilt University Medical Center ( VUMC ) che ha utilizzato l’intelligenza artificiale ( AI) per consentire immunoterapie antitumorali più sicure e precise, hanno mostrato che i modelli sviluppati prevedono le risposte dei pazienti con un’accuratezza compresa tra il 70% e l’80%.

Lo studio è stato pubblicato sul Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer Informatics.

Questo approccio è il primo tentativo di progettare modelli di intelligenza artificiale in grado di valutare i rischi e i benefici dell’immunoterapia utilizzando solo i dati delle cartelle cliniche elettroniche raccolti regolarmente.

Un vantaggio principale dei modelli utilizzati nello studio è che gli input sono facilmente disponibili nelle cartelle cliniche dei pazienti, come codici diagnostici e farmaci. Solo due caratteristiche – lo stato di fumatore e il numero di precedenti farmaci inibitori del checkpoint immunitario – sono state estratte dai dati raccolti manualmente. Queste funzionalità aggiuntive sono facilmente ottenibili dai medici e potrebbero essere facilmente inserite nel modello.

I ricercatori hanno analizzato e correlato retrospettivamente le risposte al trattamento immunoterapico di migliaia di pazienti affetti da cancro afferenti al Centro medico VUMC. Hanno progettato modelli di intelligenza artificiale per prevedere i risultati di efficacia e la probabilità che un singolo paziente sviluppi una reazione avversa, fornendo informazioni che possono aiutare i medici a selezionare prima il percorso terapeutico più appropriato, risparmiando potenzialmente effetti collaterali e costi non-necessari.

Le immunoterapie utilizzano il sistema immunitario per riconoscere e attaccare le cellule tumorali e possono essere più efficaci dei trattamenti tradizionali, ma i tassi di risposta sono spesso bassi e gli effetti collaterali possono essere gravi.

Grazie all’ampia disponibilità di funzionalità di input, i modelli hanno il potenziale per un’ampia diffusione e adozione.

GE HealthCare sta valutando piani per commercializzare, previa autorizzazione normativa applicabile, tali modelli da utilizzare sia nello sviluppo di farmaci che per il supporto clinico.

La metodologia di questi modelli di intelligenza artificiale può essere impiegata in altre aree di cura, come la neurologia o la cardiologia

Fonte: Vanderbilt University Medical Center ( VUMC ), 2024

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