I ricercatori del Monte Sinai stanno sviluppando e studiando modelli alimentati dall’intelligenza artificiale (AI) per identificare il rischio di eventi di malattie cardiovascolari nei pazienti con apnea ostruttiva del sonno.
I modelli di previsione, utilizzando tecniche di apprendimento automatico, aiuteranno anche a classificare i pazienti che potrebbero trarre beneficio dalla pressione positiva continua delle vie aeree (CPAP).
I ricercatori affermano che i loro strumenti personalizzati forniranno un nuovo approccio per migliorare la gestione ottimizzando le migliori decisioni per i piani di trattamento e migliorando i risultati cardiovascolari. Lo studio è supportato da una sovvenzione quadriennale di 3 milioni di dollari da parte del National Heart, Lung, and Blood Institute del National Institutes of Health (NIH).
Studi precedenti hanno stabilito la prevalenza dell’apnea ostruttiva del sonno e la sua associazione con le malattie cardiovascolari. Tuttavia, poche ricerche hanno dimostrato i benefici dell’uso continuo della CPAP sulla frequenza degli eventi cardiovascolari.
In risposta all'appello del NIH Sleep Research Plan per ulteriori ricerche in aree critiche e ad alta priorità, gli esperti del Monte Sinai utilizzeranno tecniche di apprendimento automatico su set di dati multimodali completi per identificare i pazienti a maggior rischio di progressione dell'aterosclerosi o accumulo di grassi e colesterolo nelle pareti delle arterie e aumento del rischio di eventi cardiovascolari come infarto e ictus.
I ricerca evitare l'uso di CPAP.
La base di questo lavoro è quella del team studio recentemente pubblicato che ha rivelato il potenziale danno della terapia CPAP sui pazienti non dormienti con apnea ostruttiva del sonno e sindrome coronarica acuta, come un aumento del rischio di ictus, infarto e morte cardiovascolare. Questi risultati hanno sottolineato l’importanza di identificare i pazienti affetti da apnea che potrebbero trarre beneficio dalla CPAP e hanno indirizzato il team verso strategie di trattamento più personalizzate, afferma il ricercatore principale Neomi Shah, MD, MPH, MSc, preside associato per l’avanzamento di carriera della facoltà, vicepresidente per gli affari della facoltà in del Dipartimento di Medicina del Sistema Sanitario del Monte Sinai e professore di medicina (polmonare, terapia intensiva e medicina del sonno) presso la Icahn School of Medicine del Monte Sinai.
“Supportato da una sovvenzione trasformativa, sono entusiasta di guidare un progetto che si trova all'intersezione tra intelligenza artificiale all'avanguardia e medicina del sonno”, afferma Shah in un comunicato. “Il nostro lavoro incarnerà la ricchezza di competenze e lo sforzo di collaborazione in tutto il sistema sanitario del Monte Sinai per arricchire la nostra comprensione della condizione e migliorare la cura dei pazienti, con un impatto su milioni di persone negli Stati Uniti. Ci impegniamo a convalidare i nostri strumenti di intelligenza artificiale all’interno del set di dati clinici del Monte Sinai per tradurre la nostra ricerca nella pratica del mondo reale, colmando così efficacemente il divario tra ricerca e pratica”.
La ricerca utilizzerà i dati di due coorti: la coorte Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis di oltre 6.000 partecipanti etnicamente diversi, generalmente sani e non assonnati, e lo studio clinico randomizzato Sleep Apnea Cardiovascolare Endpoints di oltre 2.500 partecipanti non assonnati con sintomi moderati a grave apnea ostruttiva notturna e malattia cardiovascolare accertata.
Utilizzeranno questi set di dati per identificare le variabili chiave che predicono la progressione dell'aterosclerosi e gli eventi cardiovascolari come infarto e ictus e per identificare sottogruppi con effetti differenziali del trattamento con CPAP per eventi cardiovascolari in base ai dati demografici o alle caratteristiche di rischio, oltre a convalidare i modelli all'interno del progetto. Sistema sanitario del Monte Sinai utilizzando i dati clinici della cartella clinica elettronica.
