Siemens Healthineers, ricevuti finanziamenti per AI applicata alla salute materna; focus su riduzione carico nei laboratori e tempestività interventi

Siemens Healthineers ha ricevuto sostegni finanziari dalla Gates Foundation per migliorare la salute materna con l’aiuto dell’AI. Gli obiettivi sono ridurre il carico sui laboratori e intervenire in maniera tempestiva su casi urgenti. Studi si questo tipo potrebbero aiutare per una previsione più precoce della pre-eclampsia e dell’anemia, condizioni che causano la morte di oltre mezzo milione di donne e bambini ogni anno e lasciano milioni di persone con una salute compromessa.

I modelli di machine learning sfrutteranno i dati dell’emocromo completo (CBC), insieme a metadati rilevanti dei pazienti, per migliorare lo screening e la stratificazione del rischio delle condizioni di salute legate alla gravidanza in ambienti con risorse limitate. I modelli risultanti saranno utilizzati per ricavare un punteggio integrato di salute materna a supporto del processo decisionale clinico e degli interventi precoci sul rischio.

“L’IA in ambito sanitario contribuirà in modo determinante a prevedere gli esiti, invece di limitarsi a reagire ai sintomi”, ha dichiarato Bernd Montag, CEO di Siemens Healthineers. “Sono entusiasta di questo impegno per rendere la diagnosi precoce non solo una possibilità, ma uno standard scalabile per donne e bambini in tutto il mondo”.

Questa iniziativa si basa sul lavoro che Siemens Healthineers sta svolgendo per colmare il divario di genere nella salute. Le donne trascorrono un quarto di vita in condizioni di salute peggiori rispetto agli uomini, con un impatto significativo su famiglie, comunità ed economie.

Un contributo tecnico in-kind da parte di Siemens Healthineers, supportato da una sovvenzione della Gates Foundation, sarà utilizzato per sviluppare e validare modelli di machine learning insieme a partner del Sud globale, da implementare in contesti a basse risorse. I dati dell’emocromo completo (CBC) e i metadati dei pazienti, come i livelli di ferritina, saranno utilizzati per costruire modelli in grado di creare un punteggio di salute materna per il rischio di pre-eclampsia e per segnalare l’anemia.

La pre-eclampsia provoca oltre 76.000 decessi materni e 500.000 decessi perinatali ogni anno, con un impatto gran lunga maggiore nei Paesi a basso e medio reddito. Si stima che l’anemia colpisca mezzo miliardo di donne tra i 15 e i 29 anni e 269 milioni di bambini tra i 6 e i 59 mesi a livello globale. È una condizione prevenibile e trattabile ed è quattro volte più diffusa tra le donne in età riproduttiva nei Paesi in via di sviluppo rispetto a quelli sviluppati, secondo l’OMS. Poiché l’emocromo completo (CBC) è un esame prescritto di routine e comunemente eseguito nell’ambito delle cure prenatali, i modelli proposti saranno addestrati utilizzando dati provenienti da questi test di laboratorio standard già esistenti, eliminando la necessità di ulteriori analisi o costi aggiuntivi.

Siemens Healthineers pubblicherà i risultati relativi alla validità degli algoritmi e al loro utilizzo nei contesti sanitari al termine del progetto.