In Italia si verificano circa 2500 traumi spinali all’anno, con gravi conseguenze per i pazienti che, a seconda della localizzazione, diventano paraplegici o tetraplegici o, comunque, perdono parte della propria funzionalità muscolare, volontaria e involontaria.
La riabilitazione è estremamente importante per questi soggetti, ma al momento è difficile fare prognosi rispetto al loro recupero. Per questo un team di ricerca cinese ha sviluppato un algoritmo predittivo, pubblicandolo poi su Scientific Reports.
I ricercatori afferiscono a diverse Università cinesi, in particolare il North Sichuan Medical College e il Changzheng Hospital della Naval Medical University. Altri enti coinvolti sono la Zhejiang University e la UCSI University, quest’ultima malesiana.
L’algoritmo sviluppato utilizza i risultati ottenuti sul paziente con lo score motorio ASIA, effettuato precocemente dopo l’evento traumatico, entro 24 ore, e intende predire l’esito della riabilitazione a 6 mesi dal trauma. L’algoritmo è stato costruito retrospettivamente su un campione di 315 pazienti e usa i dati precoci e quelli misurati a 6 mesi. I dati sono stati divisi in 2 slot, quello più grande (80%) usato per l’allenamento del modello e quello più piccolo (20%) per il test finale.
Valutazione del modello
Una volta sviluppato l’algoritmo, gli autori hanno dovuto valutarne la qualità. Per farlo hanno scelto di approfondire alcune variabili, in particolare la precisione, l’accuratezza, il richiamo, lo score F1 e, infine, la matrice di confusione. Le prove effettuate confermano la bontà dell’algoritmo, che raggiunge per tutti i parametri presi in considerazione l’80,6%. Per quanto riguarda la matrice di confusione, invece, si osservano pochi falsi negativi.
Gli autori sottolineano poi che, con l’uso, l’algoritmo dovrebbe migliorare ulteriormente le proprie performance. Avere modo di capire quali pazienti potranno beneficiare maggiormente dalla riabilitazione e quali faranno più fatica può supportare i medici nelle proprie scelte terapeutiche, per esempio nella selezione dei percorsi riabilitativi più adeguati.
Le innovazioni portate dallo studio
Questo studio introduce per la prima volta il concetto di “statistica nidificata” sulla base di più modelli di apprendimento esistenti. Inoltre, gli autori lo hanno implementato in 2 stadi per migliorare il processo di inserimento dei dati e ottenere predizioni più accurate. L’aver valutato la matrice di confusione, ottenendo un buon risultato, consente di considerare questo algoritmo valido per l’applicazione in clinica. Previ studi appropriati.
Studio: Wang Y, Zhang J, Yuan J, Li Q, Zhang S, Wang C, Wang H, Wang L, Zhang B, Wang C, Sun Y, Lu X. Application of a novel nested ensemble algorithm in predicting motor function recovery in patients with traumatic cervical spinal cord injury. Sci Rep. 2024 Jul 29;14(1):17403.
