Sistema di intelligenza artificiale rileva errori nell’autosomministrazione di farmaci

I ricercatori del MIT hanno sviluppato un sistema che si basa su segnali radio wireless e intelligenza artificiale (AI) per rilevare errori quando i pazienti si autosomministrano farmaci. La nuova tecnologia potrebbe avere un grande impatto, considerato il numero allarmante di pazienti che non aderiscono alle prescrizioni dei medici, il che porta a migliaia di decessi e miliardi di dollari di costi medici ogni anno.

Il sistema utilizza la rilevazione wireless e l’AI insieme per determinare quando un paziente utilizza una penna per insulina o un inalatore. Gli errori potenziali vengono rilevati quando un paziente si autosomministra farmaci.

Dina Katabi è la professoressa Andrew e Erna Viteri al MIT. Il gruppo di ricerca di Katabi è stato responsabile dello sviluppo del nuovo sistema.

“Alcuni lavori precedenti riportano che fino al 70% dei pazienti non assume l’insulina come prescritto e molti pazienti non utilizzano gli inalatori in modo corretto”, afferma Katabi.

Secondo i ricercatori, il nuovo sistema può essere installato a casa e allertare i pazienti e gli operatori sanitari in caso di errore di somministrazione del farmaco, il che aiuta a ridurre le visite ospedaliere non necessarie.

La ricerca è stata pubblicata lo scorso mese sulla rivista Nature Medicine. Gli autori principali dello studio includono Mingmin Zhao, studente di dottorato al Laboratorio di informatica e intelligenza artificiale del MIT (CSAIL), e Kreshnik Hoti, ex scienziato visitatore al MIT e attuale membro del faculty all’Università di Prishtina in Kosovo. I coautori della ricerca includono Hao Wang, ex postdoc del CSAIL e attuale membro del faculty all’Università di Rutgers, e Aniruddh Raghu, studente di dottorato al CSAIL.

Meccanismi di somministrazione dei farmaci

Molti farmaci richiedono meccanismi di somministrazione complessi.

“Ad esempio, le penne per insulina richiedono la preparazione per assicurarsi che non ci siano bolle d’aria all’interno. E dopo l’iniezione, è necessario tenere per 10 secondi”, afferma Zhao. “Tutti questi piccoli passaggi sono necessari per somministrare correttamente il farmaco al suo sito attivo”.

Con ogni passaggio aggiuntivo, aumentano le possibilità di errori, che aumentano ulteriormente se non c’è un farmacista presente. Poiché i pazienti spesso commettono errori senza rendersene conto, il team ha cercato di creare un sistema automatizzato.

Il nuovo sistema ha tre passaggi principali, a partire da un sensore che traccia i movimenti del paziente entro un raggio di 10 metri. Questo passaggio viene eseguito attraverso onde radio che si riflettono sul suo corpo. Quindi, l’AI analizza i segnali riflessi per determinare se un paziente sta utilizzando un inalatore o una penna per insulina. L’ultimo passaggio consiste nel fatto che il sistema allerta il paziente o l’operatore sanitario quando rileva un errore nella somministrazione del farmaco.

“Una cosa bella di questo sistema è che non richiede al paziente di indossare alcun sensore”, afferma Zhao. “Può anche funzionare attraverso occlusioni, simili a come puoi accedere al tuo Wi-Fi quando sei in una stanza diversa dal router”.

Sensore e rete neurale

Il sensore si trova in background nella casa mentre utilizza l’AI per interpretare le onde radio modulate. Una rete neurale è stata sviluppata per rilevare modelli nell’uso del farmaco e è stata addestrata per eseguire movimenti di esempio. Attraverso l’apprendimento per rinforzo, la rete ha rilevato con successo il 96% delle somministrazioni di insulina e il 99% degli usi di inalatori.

Dopo aver identificato eventuali errori, la rete può anche correggerli. La somministrazione corretta del farmaco segue sequenze simili, il che significa che il sistema può identificare eventuali anomalie nei passaggi specifici. Queste informazioni possono quindi essere inviate al paziente o al suo medico, il che aiuta a correggere la tecnica.

“Suddividendolo in questi passaggi, possiamo non solo vedere con quale frequenza il paziente utilizza il suo dispositivo, ma anche valutare la sua tecnica di somministrazione per vedere come sta facendo”, afferma Zhao.

“Un modo alternativo per risolvere questo problema è installare telecamere”, continua Zhao. “Ma utilizzare un segnale wireless è molto meno invasivo. Non mostra l’aspetto delle persone”.

Secondo il team, questo nuovo sistema potrebbe essere adattato in futuro per altri farmaci riaddestrando la rete neurale.