L’epilessia è tra le patologie di cui meno si legge sui media, ma che è tutt’altro che contenuta: nel mondo, secondo quanto riporta l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) sono 50 milioni le persone che ne soffrono. Il 70% di loro è però in grado di controllare le convulsioni attraverso terapie farmacologiche.
Un importante passo in avanti per la cura, o comunque per il controllo dell’epilessia, si può compiere sulla strada della prevenzione. Se già ora è possibile monitorare alcuni parametri fisiologici di grande importanza per chi ne soffre, in un futuro anche prossimo sarà l’Intelligenza Artificiale ad aiutare nella previsione di un attacco epilettico con un tasso di precisione altissimo: il 99,6%.
La soluzione
In un articolo apparso su IEEE Spectrum si legge che la tecnologia è stata a Lafayette (USA), presso l’Università della Louisiana da due ricercatori, Hisham Daoud e Magdy Bayoumi. La soluzione, governata da AI, è in grado di prevedere un attacco con un’ora di anticipo sul momento in cui avverrebbe. Il valore di questa informazione è preziosissimo: il paziente può così avere tutto il tempo necessario per assumere i farmaci del caso.
Ciò non rappresenta uno strumento risolutivo in senso pieno; tuttavia, è certamente un netto progresso rispetto ad altri sistemi utilizzati come indicatori di previsione, e che si basano prevalentemente su un’analisi dell’attività cerebrale con l’elettroencefalografia (EEG), sull’esito della quale viene poi applicato un modello predittivo.
Il metodo elaborato da Daoud e Bayoumi parte da dall’analisi dell’attività cerebrale e di altre ad esse collaterali, condotta con algoritmi di deep learning. In questo modo si riescono a individuare anomalie tenendo conto delle variazioni di tensione nelle proteine canale, responsabili della trasmissione del segnale elettrico.
I tempi di applicazione generalizzata di questo metodo sono però ancora da definire, e non sembrano brevissimi. I ricercatori stanno ora lavorando alla creazione di un chip personalizzato capace di elaborare gli algoritmi, rendendo effettiva la predizione per il singolo paziente.
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