“Alexa, quanta insulina debbo fare?” – Il controllo glicemico a portata di intelligenza artificiale
Punti chiave
Domanda: Può un’applicazione di intelligenza artificiale conversazionale basata sulla voce aiutare i pazienti con diabete tipo 2 a titolare la dose di insulina basale a casa per ottenere un rapido compenso della glicemia?
Risultati: Questo studio clinico randomizzato ha dimostrato che l’intelligenza artificiale mostra miglioramenti significativi nei tempi di titolazione dell’insulina, nell’aderenza, nel controllo glicemico e nei parametri correlati al disagio emotivo.
Significato: Le soluzioni sanitarie digitali basate sulla voce potrebbero dunque essere utili per ottimizzare la gestione della terapia.
A di Michele Riccio
6 dicembre 2023 (Gruppo ComunicAzione) – Ottimizzare la terapia insulinica per i pazienti con diabete tipo 2 può essere difficile data la necessità di frequenti aggiustamenti della dose. Così, la maggior parte dei pazienti riceve dosi subottimali e non raggiunge il controllo glicemico.
Lo studio condotto da Ashwin Nayak (Division of Hospital Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA; USA) e coll., e pubblicato su JAMA Network Open, mirava a valutare l’efficacia di un’applicazione di intelligenza artificiale conversazionale basata sulla voce (VBAI, voice-based conversational artificial intelligence) per ottimizzare la terapia insulinica in pazienti con diabete tipo 2. Lo studio è stato condotto presso 4 cliniche di assistenza primaria dal marzo 2021 al dicembre 2022 su 32 adulti con diabete di tipo 2 (età media 55,1 anni, 59,4% donne), e ha randomizzato i partecipanti fra coloro che utilizzavano l’applicazione AI e quelli sotto cura standard. Gli esiti primari includevano il tempo per il raggiungimento della dose ottimale di insulina, l’aderenza alla terapia insulinica e i cambiamenti nei punteggi di disagio emotivo correlato al diabete e di atteggiamento verso le tecnologie sanitarie. Gli esiti secondari riguardavano il controllo e il miglioramento glicemico. L’analisi è stata eseguita su base intent-to-treat.
I risultati di maggiore rilevanza che sono stati osservati in questi studio si possono così riassumere:
- Il tempo per raggiungere il dosaggio ottimale di insulina è stato di 15 giorni con l’applicazione VBAI rispetto a oltre 56 giorni con la cura standard (p = 0,006).
- L’aderenza all’insulina (basata sui dati del registro) è stata dell’82,9% con l’applicazione VBAI rispetto al 50,2% con la cura standard (p = 0,01).
- Il controllo glicemico (media della glicemia a digiuno <130 mg/dl a 8 settimane) è stato raggiunto dall’81,3% dei partecipanti che utilizzavano l’applicazione VBAI rispetto al 25% di coloro che ricevevano la cura standard (p = 0,005).
- La media dei livelli di glucosio a digiuno è diminuita di 45,9 mg/dl con VBAI, ma è aumentata di 23,0 mg/dl con la cura standard (p = 0,001).
- Non sono stati registrati episodi di iper- o ipoglicemia grave in nessuno dei due gruppi. Ci sono stati 11 episodi di ipoglicemia non grave nel gruppo VBAI e 10 nel gruppo di cura standard.
- Sulla scala PAID-5 (Problem Areas in Diabetes), una valutazione del disagio emotivo legato al diabete, i punteggi sono diminuiti di una media di 1,9 punti con VBAI, mentre sono aumentati di 1,7 punti con la cura standard (p = 0,03).
Questo studio clinico randomizzato ha così dimostrato, anche se in gruppo numericamente piccolo, che il gruppo che ha utilizzato l’intelligenza artificiale mostrava miglioramenti significativi nei tempi di titolazione dell’insulina, nell’aderenza, nel controllo glicemico e nei parametri correlati al disagio emotivo rispetto al gruppo di cura standard. Tali risultati indicano che soluzioni sanitarie digitali basate sulla voce potrebbero essere utili per ottimizzare la gestione della terapia
Riflessioni e considerazioni
L’uso ottimale dell’insulina richiede frequenti aggiustamenti delle dosi, ma ciò è difficile nella pratica clinica tradizionale. La sua autotitolazione è una soluzione potenziale, ma richiede un monitoraggio costante. Lo studio propone di Nayak e coll. un’app di VBAI per la gestione autonoma dell’insulina. Rispetto alla cura standard, la VBAI si è dimostrata capace di ridurre il tempo per raggiungere la dose ottimale, migliorare l’aderenza all’insulina, ottenere un migliore controllo glicemico e ridurre il disagio emotivo correlato al diabete. Insomma, offre un approccio digitale innovativo per migliorare la terapia insulinica nel diabete tipo 2.
I ricercatori hanno adottato come app vocale il modulo Amazon di Alexa, senza però coinvolgere Amazon, sfruttando la familiarità con la quale, ormai, l’utente medio si trova spesso quasi a dialogare con Alexa. Il software utilizzato era dotato di algoritmi di titolazione dell’insulina forniti dall’American Association of Clinical Endocrinologists e dall’American College of Endocrinology e includeva anche dei protocolli di emergenza per gestire l’ipo- e l’iperglicemia.
Prima di rendere l’app pronta per l’uso, il medico responsabile della terapia insulinica ha selezionato un protocollo di titolazione dell’insulina adattandolo ai singoli pazienti. I ricercatori hanno sottolineato che la tecnologia non consentiva all’intelligenza artificiale di decidere autonomamente la titolazione del dosaggio, ma suggeriva la titolazione basandosi sul protocollo prescritto dal medico.
Un elemento di estremo interesse, come hanno sottolineato i ricercatori, è che questa tecnologia può essere sfruttata dagli operatori sanitari per estendere, integrare e potenziare la fornitura di “cure a domicilio”. Ed essi sono stati piacevolmente sorpresi dalla fedeltà mostrata dai partecipanti nel controllare il dispositivo Alexa quotidianamente e nel seguire le disposizioni suggerite, a conferma di come questo tipo di dispositivo faccia ormai parte della galassia esistenziale dei pazienti, e nonostante fosse stato molto breve il contatto “fisico” con il team di medici.
JAMA Netw Open 2023 Dec 1;6(12):e2340232
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