L’urologia trentina riceve un prestigioso riconoscimento europeo nell’ambito del Congresso della Società europea di urologia (EAU), che ha visto riuniti ad Amsterdam 10mila urologi provenienti da ogni parte del mondo.

Lo studio premiato, “Artificial intelligence to guide antibiotic choice in recurrent uti: Is it the righ way for improving antimicrobial stewardship”, è frutto di un lavoro scientifico ideato e coordinato dall’Unità operativa multizonale di urologia, che ha usato algoritmi complessi e intelligenza artificiale a supporto della gestione dei pazienti con infezioni alle vie urinarie e sottoposti a terapie antibiotiche.

Quest’importante successo sul fronte delle resistenze antibiotiche – la mancata risposta a uno specifico antibiotico – è stato possibile grazie all’utilizzo di una rete neurale, una specifica intelligenza artificiale in grado non solo di analizzare i dati della storia clinica del paziente e delle resistenze antibiotiche locali, ma anche di “imparare” durante l’analisi, fino a raggiungere livelli di efficienza particolarmente elevata.

“L’OMS ha drammaticamente calcolato – dichiara il direttore dell’Unità operativa di malattie infettive Massimiliano Lanzafame – che nel 2050 in Europa potremmo avere oltre 300mila morti per infezioni da batteri che non rispondono alla terapia antibiotica. Per questo dobbiamo ritornare alla buona pratica clinica e utilizzare gli antibiotici in modo molto accurato e preservarne la funzione. Molto spesso ci troviamo a utilizzare molti antibiotici e molti cicli di antibiotici senza una reale necessità o quantomeno senza aver valutato bene tutti i rischi che possiamo avere”.

“I pazienti affetti da infezioni ricorrenti delle vie urinarie – afferma il direttore f.f. dell’U.o. multizonale di urologia Tommaso Cai – sono proprio una categoria che può essere a rischio per un’elevata esposizione agli antibiotici. In questi pazienti, infatti, le continue ricadute sintomatologiche impongono molto spesso l’utilizzo di terapia antibiotica”.

“La prescrizione però – sottolinea Cai – deve essere fatta in maniera accurata, cioè tenendo in considerazione alcuni parametri propri della storia clinica del paziente e delle resistenze locali. L’analisi dell’interazione di tutti questi parametri è complessa e necessita di un sistema di analisi più articolato”.

Da qui l’idea di utilizzare l’intelligenza artificiale a supporto dell’analisi dei dati e della loro interazione. Non è la prima volta che questo accade nell’ambito delle patologie urologiche e in altri ambiti della medicina. I risultati però ci sono, e sono molto incoraggianti. L’Apss ha iniziato alcune importanti collaborazioni con gli istituti di ricerca del territorio: sono in corso degli incontri per sviluppare nuove progettualità innovative nell’ambito del centro di competenza sulla sanità digitale TrentinoSalute 4.0, che vede lavorare fianco a fianco Provincia di Trento, Apss e FBK.