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Medicina di precisione contro la sepsi nei bambini grazie all’IA
Attraverso un approccio di medicina di precisione per la sepsi pediatrica, un team guidato da Nelson Sanchez-Pinto, dell’Ann & Robert H. Lurie Children’s Hospital di Chicago, ha utilizzato l’intelligenza artificiale per analizzare un ampio insieme di dati e trovare un gruppo specifico di pazienti pediatrici che risponderebbe meglio a determinati trattamenti mirati. Questi bambini condividono caratteristiche cliniche descritte come PHES, o ipossiemia persistente, encefalopatia e shock, che è un modello altamente a rischio nelle manifestazioni di sepsi. Il sistema di classificazione è stato descritto su Pediatric Critical Care Medicine.
La sepsi è la principale causa di mortalità nei bambini a livello mondiale e può presentarsi con un’ampia gamma di segni e sintomi, rendendo inefficace una strategia di trattamento unica. Il modello messo a punto dai ricercatori americani ha consentito di evidenziare che il PHES si sovrappone ai biomarkers che indicano livelli eccessivi di infiammazione e attività endoteliale, che funzionano insieme a una risposta immunitaria iperattiva.
“L’associazione tra PHES e una serie di biomarker suggerisce che questo gruppo di bambini affetti da sepsi potrebbe trarre beneficio da un trattamento mirato, come i corticosteroidi”, ha affermato Sanchez-Pinto, secondo la quale, nei casi di sepsi, “i medici devono prendere decisioni rapide e il nostro studio dimostra che queste scelte si possono basare su un modello specifico con dati clinici raccolti regolarmente”.
Fonte: Pediatric Critical Care Medicine 2024
