AGI – Un dispositivo medico basato sull’Intelligenza Artificiale predice il rischio di progressione a demenza da Alzheimer entro 24 mesi. Pubblicato su Frontiers in Neurology, lo studio conferma l’efficacia clinica ed economica del tool TRACE4AD, sviluppato dalla DeepTrace Technologies, spinoff dello IUSS di Pavia.
Importante passo avanti nella stadiazione e diagnosi
Un importante passo avanti nella stadiazione e diagnosi della malattia di Alzheimer arriva dallo studio multicentrico su TRACE4AD, un innovativo strumento di Intelligenza Artificiale sviluppato da DeepTrace Technologies, spinoff accademico dello IUSS di Pavia, progettato per supportare i medici nella stadiazione, nel definire l’ipotesi causale di disordini neurocognitivi, e nella previsione della progressione nei soggetti a rischio di demenza da malattia di Alzheimer nei successivi 24 mesi. Lo studio, pubblicato su Frontiers in Neurology, ha coinvolto 795 pazienti reclutati in 66 centri specializzati tra Europa e Nord America.
Risultati dello studio
I risultati dello studio hanno confermato le performance elevate dell’AI nel prevedere la progressione clinica verso l’Alzheimer entro 24 mesi. TRACE4AD analizza automaticamente risonanze magnetiche cerebrali (MRI) e test neuropsicologici per aiutare i clinici a formulare diagnosi tempestive e personalizzate. I risultati mostrano un’elevata concordanza con la stadiazione clinica, un’accuratezza superiore al 90% nella formulazione dell’ipotesi causale di disordini neurocognitivi rispetto alla diagnosi basata su biomarcatori, una sensibilità dell’89% e specificità dell’82% nella previsione della conversione a demenza entro 24 mesi, utilizzando come riferimento la conversione clinica e considerando MRI e test cognitivi come input del sistema.
Utilizzo e conformità
Lo strumento è progettato per l’utilizzo in memory clinic e nei Centri per i Disturbi Cognitivi e le Demenze (CDCD), ed è stato sviluppato in conformità con le più recenti normative in materia di privacy e intelligenza artificiale. TRACE4AD rappresenta oggi uno degli esempi più concreti di medicina digitale a supporto di un’assistenza più tempestiva, personalizzata ed economicamente vantaggiosa.
