L’intelligenza artificiale aiuta la farmacovigilanza

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L’intelligenza artificiale può dare una mano significativa nel segnalare gli eventi avversi associati all’uso di farmaci.

I medicinali vengono immessi in commercio dopo un’attenta valutazione della loro efficacia e sicurezza da parte delle agenzie regolatorie (l’EMA in Europa, l’AIFA in Italia). Tuttavia gli studi cosiddetti pre marketing, fatti cioè prima della commercializzazione, non possono far emergere tutti i possibili effetti avversi dei singoli farmaci, per cui è fondamentale continuare a monitorare la loro sicurezza nel tempo.

Con l’uso su larga scala potrebbero emergere nuovi effetti avversi. La sorveglianza post marketing si basa sulle segnalazioni fatte dai medici o dai pazienti (nel sito dell’AIFA sono disponibili le schede da compilare – clicca qui) , ma molti eventi avversi risultano sottosegnalati, sia per la difficoltà di rilevarli sia per la mancanza di tempo nel segnarlarli e documentarli accuratamente.

Per migliorare questo processo, un gruppo di ricercatori giapponesi ha utilizzato un modello di intelligenza artificiale generativa che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (quello che usiamo tutti i giorni) per comprendere e generare testo. Sono state “date in pasto” a questa intelligenza artificiale le cartelle cliniche elettroniche anonimizzate di oltre 44.000 malati di tumore. Ebbene l’intelligenza artificiale era in grado di individuare, con una adeguata precisione, quali erano gli eventi avversi associati alle varie terapie somministrate, fornendo delle percentuali sovrapponibili a quelle già note per quei farmaci.

Lo studio ha valutato tre classi di chemioterapici (platino, taxani e pirimidine) e quattro gruppi di effetti avversi (neuropatie periferiche, mucosite orale, alterazioni del gusto e perdita di appetito).

Conclusioni: L’intelligenza artificiale può aumentare il numero di segnalazioni di effetti avversi dovuti ai farmaci, è in grado infatti di identificare dalle cartelle cliniche elettroniche quali eventi potrebbero essere associati alle terapie poste in atto. Questo studio, anche se iniziale, apre la strada all’impiego dell’intelligenza artificiale in questo ambito della farmacovigilanza, con possibili ricadute positive per la sicurezza dei pazienti.

 

Per approfondire: Kawazoe Y, Shimamoto K, et al. Post-marketing surveillance of anticancer drugs using natural language processing of electronic medical records. NPJ Digital Medicine 2024; https://www.nature.com/articles/s41746-024-01323-1

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