IA per ictus i millorar recuperació

Natalia Pérez de la Ossa

Fundació Institut d’Investigació en Ciències de la Salut Germans Trias i Pujol (IGTP), Badalona, Espanya

L’ictus és una malaltia altament prevalent que afecta 15 milions de persones l’any a tot el món. En el 40 % dels casos és causat per una oclusió en una de les grans artèries del cervell i es pot tractar de manera efectiva amb teràpia endovascular. Tanmateix, només disposen d’aquesta teràpia alguns hospitals altament especialitzats i amb personal experimentat. S’estima que la meitat dels pacients es transfereixen inicialment a centres no capacitats per portar a terme aquesta teràpia, cosa que pot comportar retards substancials en el tractament, costos innecessaris d’atenció mèdica i pitjors resultats per als pacients. D’altra banda, el 25 % dels ictus és de tipus hemorràgic i en aquests casos es fa necessària una atenció el més precoç possible a l’hospital més proper on es puguin iniciar les mesures necessàries per reduir el sagnat.

En tots els casos d’ictus, el temps de reacció és clau i les possibilitats de recuperació del teixit neuronal exigeixen una resposta àgil i precisa en la caracterització i el tractament. La intel·ligència artificial aplicada a l’àmbit prehospitalari a l’ambulància pot ser una eina clau per identificar el tipus d’ictus i el tractament que necessita cada pacient, i poder d’aquesta manera prendre decisions individualitzades que millorin la gestió dels trasllats i optimitzin aquest procés.

Les eines d’avaluació de gravetat d’ictus disponibles actualment en l’entorn prehospitalari, com l’escala RACE, desenvolupada prèviament pel grup d’investigació i implementada mundialment, es basen en escales clíniques que graduen la gravetat dels símptomes, però tenen una capacitat diagnòstica limitada. El present projecte planteja el desenvolupament de RACE-Plus, una nova aplicació orientada a l’entorn prehospitalari (ambulàncies) que permetrà predir per mitjà d’algoritmes d’intel·ligència artificial el tipus d’ictus que presenta un pacient per dirigir-lo directament al centre sanitari que li garanteixi una millor recuperació clínica. Els investigadors estimen que la categorització correcta dels pacients i el seu consegüent trasllat a l’hospital correcte podrien fer augmentar fins a un 20 % l’accés a la teràpia endovascular i avançar el tractament en 2 hores, cosa que suposaria un increment del 10 % en les probabilitats de recuperació.

RACE Plus: AI-driven application to allow pre-hospital diagnosis and management of stroke patients

Fase 1