Vantaggi di efficienza della tecnologia IA per la neurologia per EEG

Nel panorama in rapida evoluzione dell’informatica sanitaria, l’IA è emersa come una forza fondamentale per aiutare gli operatori sanitari a diventare più efficienti ed efficaci. L’adozione dell’IA in campo medico è variata a seconda delle specialità e delle applicazioni, con alcuni settori che si sono evoluti più rapidamente di altri. Per molti anni, ad esempio, la cardiologia ha utilizzato l’intelligenza artificiale per i test ECG e di imaging, per individuare più facilmente sottili anomalie cardiache e fornire valutazioni più tempestive. Lo stesso vale per la radiologia e la mammografia, dove l’utilizzo della tecnologia IA è aumentato nell’ultimo decennio.¹

Le applicazioni dell’IA per la neurologia sono molte, dall’abilitazione della chirurgia robotica autonoma e dalla previsione degli esiti della chirurgia dell’epilessia, all’autoclassificazione delle immagini per i neuro-oncologi.² Tuttavia, nel campo in rapida evoluzione dell’IA per la neurologia, alcuni dei maggiori benefici derivano dall’uso dell’IA per l’interpretazione dell’EEG. Man mano che questi strumenti si evolvono dai più tradizionali algoritmi di apprendimento automatico alla tecnologia che incorpora il deep learning, neurologi, epilettologi, personale di neurodiagnostica e altri operatori sanitari stanno assistendo a un notevole aumento dell’efficienza, che sta portando a una riduzione dei costi e un miglioramento dei risultati sanitari.

Le registrazioni EEG generano grandi quantità di dati, quindi non sorprende che negli ultimi quattro decenni l’apprendimento automatico sia stato utilizzato in qualche forma di classificazione EEG³. Identificando rapidamente le potenziali anomalie, gli algoritmi tradizionali da tempo aiutano i neurologi e il personale medico di neurologia a dare priorità ai casi critici, consentendo interventi più tempestivi per i pazienti con gravi disturbi neurologici.

È estremamente utile che esista già un gran numero di registrazioni EEG convalidate, che forniscono agli strumenti IA ampie informazioni da cui imparare. Gli algoritmi avanzati di oggi sfruttano enormi serie di dati convalidati che addestrano gli strumenti a riconoscere sottili anomalie nelle forme d’onda EEG che potrebbero sfuggire all’osservazione umana. L’intelligenza artificiale per la neurologia è particolarmente preziosa negli scenari di monitoraggio a lungo termine, dove è essenziale identificare le tendenze o le variazioni nel tempo.⁴ Segnalando automaticamente le deviazioni rispetto ai pattern di base, gli algoritmi assicurano che i neurologi possano affrontare tempestivamente anche le condizioni neurologiche in rapida evoluzione. Inoltre, gli algoritmi di deep learning e le reti neurali correttamente addestrate su grandi insiemi di dati opportunamente annotati hanno il potenziale per ridurre significativamente il tempo che il personale medico di neurologia dedica all’interpretazione e all’analisi dell’EEG.

In particolare, si prevede che gli strumenti di IA per la neurologia per l’EEG riducano i tempi e aumentino l’efficienza in diverse aree di interesse, tra cui:

• Estrazione delle caratteristiche. I segnali EEG sono complessi e contengono grandi quantità di informazioni, rendendo l’estrazione di caratteristiche dai segnali EEG una componente fondamentale per il successo dell’apprendimento automatico e in particolare degli algoritmi di deep learning. Le revisioni sistematiche sull’uso dell’IA per la decodifica neurale dei segnali EEG hanno dimostrato un notevole potenziale, poiché gli algoritmi di deep learning eccellono nel riconoscere pattern complessi all’interno di grandi insiemi di dati, identificando correlazioni nascoste nei modelli di rete neurale che i metodi tradizionali di interpretazione dell’EEG spesso non rilevano.⁵

• Rilevamento di eventi specifici. Poiché sono in grado di analizzare grandi quantità di dati, riconoscere pattern complessi e formulare previsioni precise, gli algoritmi possono riconoscere eventi specifici nelle registrazioni EEG più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali. Il deep learning ha dimostrato di essere altamente competente nel rilevare le crisi epilettiche, ad esempio riducendo in modo significativo il tempo impiegato per esaminare le registrazioni EEG, che possono richiedere ore o addirittura giorni per un solo soggetto con crisi epilettica. Grazie alla capacità di estrarre automaticamente le caratteristiche rilevanti dai dati EEG, i modelli di deep learning come le reti neurali convoluzionali o ricorrenti possono rilevare più rapidamente e accuratamente gli eventi convulsivi, anche in registrazioni rumorose o complesse.⁶
  

• Categorizzazione delle fasi del sonno. Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono addestrati su insiemi di dati etichettati che contengono registrazioni EEG corrispondenti a diverse fasi del sonno, come le fasi REM e NREM. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono riconoscere pattern spettrali e temporali unici associati a ogni fase del sonno⁷. Analizzando le caratteristiche di frequenza e ampiezza dei segnali EEG nel tempo, questi algoritmi possono classificare e tracciare con precisione le transizioni tra le fasi del sonno.

• Monitoraggio continuo. Uno studio del 2020 ha dimostrato che la tecnologia IA ha il potenziale per fornire un monitoraggio in tempo reale dei dati EEG, identificando sottili variazioni nei pattern EEG che potrebbero indicare l’insorgere di eventi critici e inviando avvisi immediati al personale medico di neurologia⁸. Il rilevamento precoce durante il monitoraggio continuo consente interventi più tempestivi ed efficaci, riducendo al minimo i potenziali danni al paziente. Poiché gli algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare immediatamente pattern EEG personalizzati correlati a condizioni specifiche o risposte al trattamento, i medici possono creare piani di trattamento ancora più personalizzati adattati al profilo neurologico unico di ciascun paziente. Questo aiuta a garantire che gli eventi critici vengano notati, anche durante i periodi in cui il personale medico potrebbe non esaminare attivamente i dati. Per le condizioni che richiedono un monitoraggio a lungo termine, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono tracciare i cambiamenti nei pattern EEG nel tempo e fornire approfondimenti sulla progressione della malattia. Questa analisi longitudinale fornisce un ausilio nella pianificazione e negli adattamenti del trattamento.

Interazione collaborativa tra uomo e IA

Il Brookings Institute definisce il concetto di collaborazione uomo-macchina come una relazione composta da tre elementi: l’uomo, la macchina e le interazioni e interdipendenze tra essi. Per attività altamente complesse come l’analisi EEG, l’IA ha il potenziale di migliorare notevolmente i risultati quando viene utilizzata per potenziare e supportare le capacità umane. Una volta costruita la fiducia tra il personale medico di neurologia e la tecnologia IA, questa collaborazione si traduce in un approccio sinergico che va ben oltre ciò che potrebbero ottenere in modo indipendente.⁹

La collaborazione uomo-macchina richiede anche una forte attenzione ai cicli di feedback continui. L’intelligenza artificiale continua ad apprendere mentre riceve nuovi dati, mentre il feedback umano contribuisce a perfezionare e accelerare le prestazioni dell’algoritmo. Ciò si traduce in una maggiore capacità di rilevare pattern con sfumature e eventi in tempo reale, una riduzione del tempo dedicato ad attività di interpretazione EEG più ripetitive e un aumento dell’accuratezza. Dove le competenze scarseggiano, gli strumenti di IA possono ridurre significativamente i tempi di diagnosi, migliorando l’accesso alle cure neurologiche per le comunità remote e poco servite.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’analisi EEG accelera processi che tradizionalmente potrebbero richiedere molte ore, aumentando significativamente l’efficienza del personale medico di neurologia. Guardando al futuro, gli strumenti di IA per la neurologia promettono enormi opportunità. I progressi nel deep learning e nel riconoscimento dei pattern continueranno a perfezionare il rilevamento degli eventi e ad aiutare a identificare anomalie ancora più sottili in tempi sempre più brevi. Con il continuo evolversi dell’intelligenza artificiale, la collaborazione tra uomo e macchina plasmerà il futuro dell’interpretazione e analisi dell’EEG, creando un approccio più preciso, efficiente e incentrato sul paziente nell’assistenza sanitaria neurologica.

FONTI

1. Dobkin PL. Art of medicine, art as medicine, and art for medical education. Can Med Educ J. 7 dicembre 2020;11(6):e172-e175. doi: 10.36834/cmej.70298. PMID: 33349773; PMCID: PMC7749674.
2. Ganapathy Krishnan, Abdul Shabbir Syed, Nursetyo Aldilas Achmad “Artificial intelligence in neurosciences: A clinician’s perspective” Neurology India 2018, Volume 66, Numero 4, Pagina 934-939
3. Saeidi M, Karwowski W, Farahani FV, Fiok K, Taiar R, Hancock PA, Al-Juaid A. Neural Decoding of EEG Signals with Machine Learning: A Systematic Review. Brain Sci. 18 novembre 2021;11(11):1525. doi: 10.3390/brainsci11111525. PMID: 34827524; PMCID: PMC8615531.
4. Varatharajah Y, Berry B, Cimbalnik J, Kremen V, Van Gompel J, Stead M, Brinkmann B, Iyer R, Worrell G. Integrating artificial intelligence with real-time intracranial EEG monitoring to automate interictal identification of seizure onset zones in focal epilepsy. Neural Eng. Agosto 2018;15(4):046035. doi: 10.1088/1741-2552/aac960. Epub 1 giugno 2018. PMID: 29855436; PMCID: PMC6108188.
5. Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review. Yannick Roy5,1, Hubert Banville5,2,3, Isabela Albuquerque4, Alexandre Gramfort2, Tiago H Falk4 and Jocelyn Faubert1. Pubblicato il 14 agosto 2019 • © 2019 IOP Publishing Ltd. Journal of Neural Engineering, Volume 16, Numero 5, Citazione Yannick Roy et al 2019 J. Neural Eng. 16 051001DOI 10.1088/1741-2552/ab260c
6. He C, Liu J, Zhu Y, Du W. Data Augmentation for Deep Neural Networks Model in EEG Classification Task: A Review. Front Hum Neurosci. 17 dicembre 2021;15:765525. doi: 10.3389/fnhum.2021.765525. PMID: 34975434; PMCID: PMC8718399.
7. Djanian S, Bruun A, Nielsen TD. Sleep classification using Consumer Sleep Technologies and AI: A review of the current landscape. Sleep Med. Dicembre 2022;100:390-403. doi: 10.1016/j.sleep.2022.09.004. Epub 22 settembre 2022. PMID: 36206600.
8. Kent Jessica, HealthITAnalytics. (30 giugno 2020). Artificial intelligence detects epileptic seizures in real time. https://healthitanalytics.com/news/artificial-intelligence-detects-epileptic-seizures-in-real-time
9. Resnick, D. & Wessel, D. (18 febbraio 2021). Building Trust in human-machine teams. Brookings. https://www.brookings.edu/articles/building-trust-in-human-machine-teams/