Immagine, una rete bayesiana causale semplificata per la valutazione del trattamento nell’apnea notturna. I nodi indicano variabili dei dati e gli archi tra di essi indicano effetti tra le variabili.
Come può un medico prevedere l’efficacia dei trattamenti medici di un singolo paziente? Tradizionalmente, l’esito dei trattamenti medici è studiato da studi randomizzati in cui i pazienti vengono divisi casualmente in due gruppi: uno dei gruppi riceve un trattamento e l’altro un placebo.
Questo è davvero l’unico modo affidabile per valutare l’efficacia del trattamento? Come si può valutare l’efficacia di un metodo di trattamento nella pratica? Alcuni pazienti potrebbero beneficiare di un trattamento che non causa una risposta negli altri?
Un nuovo metodo sviluppato dai ricercatori finlandesi presso l’Università della Finlandia orientale, l’Ospedale universitario di Kuopio e l’Università di Aalto, ora fornisce risposte a queste domande. Utilizzando la modellazione, il metodo consente di confrontare diverse alternative di trattamento e di identificare i pazienti che beneficeranno del trattamento. Il metodo che utilizza l’intelligenza artificiale, si basa su reti causali bayesiane.
‘Una rete bayesiana (BN, Bayesian network) è un modello grafico probabilistico che rappresenta un insieme di variabili stocastiche con le loro dipendenze condizionali attraverso l’uso di un grafo aciclico diretto (DAG). Per esempio una rete Bayesiana potrebbe rappresentare la relazione probabilistica esistente tra i sintomi e le malattie. Dati i sintomi, la rete può essere usata per calcolare la probabilità della presenza di diverse malattie’.
Secondo il Professor Emeritus Olli-Pekka Ryynänen dell’Università della Finlandia orientale, il metodo apre nuove e significative strade per lo sviluppo della ricerca medica.
“Ora possiamo prevedere l’esito del trattamento nei singoli pazienti e valutare i metodi di trattamento esistenti e nuovi. Con questo metodo è anche possibile sostituire alcuni studi randomizzati con la modellazione”, dice il Professor Emeritus Ryynänen.
Nello studio appena pubblicato, i ricercatori hanno utilizzato il metodo per valutare l‘efficacia del trattamento nell’apnea ostruttiva del sonno; tuttavia, il metodo può essere applicato anche ad altri trattamenti.
Lo studio ha dimostrato che nei pazienti con apnea notturna, il trattamento con CPAP (continuous positive airway pressure) ha ridotto la mortalità e l’incidenza di infarti miocardici e insulti cerebrovascolari del cinque percento nel lungo periodo. Per i pazienti con patologie cardiache, la CPAP era meno vantaggiosa.
I risultati dello studio sono stati riportati in Healthcare Informatics Research.
Fonte, EurekAlert
