STUDIO AMD INTELLIGENZA ARTIFICIALE – INERZIA INSULINICA

Carissimi Soci,

AMD da diversi anni è al lavoro per acquisire competenza ed esperienza sulle nuove modalità d’indagine permesse dall’Intelligenza Artificiale e dal Machine Learning con diverse sperimentazioni già ultimate o in corso d’opera.

L’ultimo studio condotto “Inerzia insulinica: what if e fenotipizzazione” ha l’obiettivo di individuare i driver che caratterizzano tale fenomeno nella fase iniziale della terapia insulinica e di valutare l’impatto sul controllo glicemico, attraverso una simulazione di scenario basata su real data (database Annali AMD) e Machine Learning, se fosse implementata una tempestiva insulinizzazione in tutti i pazienti idonei a questo tipo di trattamento.

Dal database Annali AMD sono state analizzate tutte le situazioni in cui sarebbe stato appropriato utilizzare la terapia insulinica. E’ stato utilizzato una Logic Learning Machine (LLM), una tecnica in “clear box a regole esplicite”. I dati sono stati sottoposti a una prima fase di modellazione per consentire al ML di selezionare automaticamente i fattori più rilevanti, seguite da quattro ulteriori fasi di modellazione che hanno individuato le variabili chiave in grado di discriminare la presenza o l’assenza di inerzia.

I risultati rivelano, per la prima volta, il ruolo dominante rappresentato dalla variazione di A1c rispetto alla visita precedente e l’importanza delle variabili dinamiche, che riflettono l’andamento glicemico del paziente, più che i valori alla singola visita. I risultati dimostrano inoltre che LLM può fornire informazioni a supporto della medicina basata sull’evidenza (EBM) utilizzando dati del mondo reale.

Troverete disponibile al seguente link il report completo dello studio per un ulteriore approfondimento.

Un ringraziamento al Gruppo sull’Intelligenza Artificiale AMD – coordinato da Nicoletta Musacchio – per gli importanti risultati raggiunti: Fabio Baccetti, Carlo Giorda, Alessandro Ozzello, Besmir Nreu, Antonio Rossi, Giacomo Guaita, Lelio Morviducci, Paola Ponzani e a Rita Zilich che ha supportato la squadra AMD.

Si ringrazia, inoltre, Sanofi per il contributo non condizionante all’iniziativa.

 La Segreteria Nazionale AMD