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electronic health record

Un team di scienziati del Massachusetts General Hospital (MGH) ha sviluppato un software che scansiona le cartelle cliniche elettroniche (EHR, electronic health records) per stimare il rischio di una persona sana di ricevere una diagnosi di demenza in futuro.


Il loro algoritmo usa l'apprendimento automatico per creare innanzitutto un elenco di termini clinici chiave associati ai sintomi cognitivi identificati dagli esperti clinici. Successivamente, i ricercatori hanno usato l'elaborazione della lingua nazionale (NLP, national language processing) per setacciare le EHR in cerca di tali termini. Infine, hanno usato questi risultati per stimare il rischio dei pazienti di sviluppare la demenza.


"La cosa più eccitante è che siamo in grado di prevedere il rischio di una nuova diagnosi di demenza fino a otto anni prima", afferma Thomas McCoy Jr. MD, primo autore della ricerca pubblicata questa settimana su Alzheimer’s & Dementia. Il team comprendeva membri del Center for Quantitative Health del MGH e della Università di Harvard. Lo studio ha incluso dati di 267.855 pazienti ricoverati in uno dei due sistemi ospedalieri. È emerso che il 2,4% dei pazienti ha sviluppato una demenza negli 8 anni di studio.


La diagnosi precoce della demenza potrebbe essere uno dei passi più importanti per migliorare l'assistenza e trovare trattamenti veramente efficaci per essa. Il morbo di Alzheimer (MA) colpisce attualmente oltre 5,5 milioni di americani e, con l'invecchiamento della popolazione, si prevede che il numero aumenterà.


Gli attuali strumenti di rilevazione precoce richiedono una raccolta aggiuntiva di dati, potenzialmente costosa. Lo strumento sviluppato al MGH si basa interamente su software che usa meglio dati già generati durante le cure cliniche di routine. Questo approccio basato su software per la rilevazione precoce del rischio ha il potenziale di accelerare gli sforzi di ricerca volti a rallentare la progressione o invertire precocemente la malattia.


McCoy osserva che "questo metodo è stato originariamente sviluppato come strumento generale di valutazione dei 'sintomi cognitivi'. Ma siamo riusciti ad applicarlo in modo da rispondere a domande particolari sulla demenza". In altre parole, un rilevatore di sintomi cognitivi generali si è rivelato utile per stratificare il rischio di demenza. Ha spiegato che "questo studio contribuisce al corpus crescente di lavori sull'utilità del calcolo dei punteggi del peso dei sintomi generali su diverse condizioni neuropsichiatriche".


Studi precedenti condotti da McCoy e dai suoi colleghi avevano usato questo tipo di strumenti per prevedere il rischio di suicidio e morte accidentale, nonché la probabilità e la durata del ricovero in pronto soccorso di bambini con sintomi psichiatrici. Quest'ultimo studio suggerisce che lo strumento può essere applicato in modo adeguato a domande più specifiche su altre malattie del cervello.


"Dobbiamo rilevare la demenza prima possibile per avere la migliore opportunità di piegare la curva", afferma Roy Perlis MD, autore senior dello studio e direttore del Center for Quantitative Health del MGH. "Con questo approccio stiamo usando dati clinici già presenti nella cartella clinica, che non chiedono nient'altro che essere impiegati".


I ricercatori sperano che questo strumento possa essere usato per accelerare la ricerca:

"Questo approccio potrebbe essere duplicato in tutto il mondo, dandoci più dati e più prove per esperimenti che esaminano potenziali trattamenti", afferma Rudolph Tanzi PhD, membro del gruppo di ricerca, vicepresidente di neurologia e condirettore del MGH McCance Center for Brain Health al MGH Institute for Neurodegenerative Diseases.

 

 

 


Fonte: Massachusetts General Hospital (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Thomas McCoy Jr., Larry Han, Amelia Pellegrini, Rudolph Tanzi, Sabina Berretta, Roy Perlis. Stratifying risk for dementia onset using large-scale electronic health record data: a retrospective cohort study. Alzheimer's & Dementia, 17 Dec 2019, DOI

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