Uno studio italiano ha presentato lo sviluppo di un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di predire eventuali fratture vertebrali da osteoporosi in donne in menopausa partendo da informazioni cliniche. Un altro obiettivo dello studio era valutare l’esistenza di associazioni tra le variabili studiate, in particolare il Bone Strain Index (BSI) e la presenza o assenza di ulteriori fratture.
Il BSI è uno strumento che serve a indicare quali aree delle ossa sono sottoposte a maggiore stress e quindi a maggior rischio di rompersi: questo indice di deformazione viene derivato dalle scansioni lombari e femorali DEXA (dual-energy x-ray absorptiometry) utilizzando un modello matematico chiamato Finite-Element-Method (FEM).
La letteratura dice che il BSI fornisce una descrizione quantitativa della distribuzione dello sforzo nei segmenti ossi rilevanti, di fatto permettendo di stimare il rischio cui sono sottoposti: a valori di BSI che crescono aumenta anche il rischio. Lo studio, retrospettivo e multicentrico, ha coinvolto 174 donne, tutte sottoposte alla baseline a DXA lombare e femorale per definire il contenuto di minerali nelle ossa (BMC), la densità di minerali nelle ossa (BMD) e il BSI e una radiografia alla colonna per definite l’Indice di Deformazione della Colonna per quantificare la gravità delle fratture vertebrali… e tutte rivisitate per i follow-up tra uno e nove anni dopo, sempre con radiografie e DXA.
I dati ottenuti, relativi a 6 esami per ogni donna, ovvero 1.044 esami, sono stati analizzati con il metodo Auto-Contractive Map (Auto-CM), un metodo matematico basato su network neuronali artificiali (NNA) capace di analizzare dati complessi e non lineari. Lo studio ha quindi osservato che tra i due gruppi di pazienti creati dal NNA, uno con bassa densità ossea e frattura vertebrale e l’altro con alta densità ossea e nessuna frattura, c’erano alcune differenze significative nelle variabili considerate… in particolare, si è visto come i valori dell’indice BSI siano più efficaci nell’indicare pazienti che potrebbero incorrere in fratture da osteoporosi rispetto all’età della menopausa.
Gli autori hanno quindi concluso riconoscendo nel BSI uno strumento utile in clinica per la definizione del rischio di fratture da fragilità legato a osteoporosi, ma anche evidenziando l’utilità del modello ANN Auto-CM nella lettura di dati complessi e non lineari. Lo studio ha coinvolto la Fondazione Irccs Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico di Milano; l’Università degli studi di Milano, in particolare il Dipartimento di Scienze Biomediche per la Salute e la Scuola di Specializzazione in Medicina Fisica e Riabilitativa; l’Irccs Istituto Ortopedico Galeazzi di Milano; l’Irccs Policlinico San Donato di Milano; l’Istituto di Scienze Endocrine e Metaboliche (IEMS) dell’Università Vita e Salute San Raffaele di Milano; la Fondazione Villa Santa Maria, in provincia di Como.
(Lo studio: Ulivieri, F.M., Rinaudo, L., Messina, C. et al. Bone Strain Index predicts fragility fracture in osteoporotic women: an artificial intelligence-based study. Eur Radiol Exp 5, 47 (2021). https://doi.org/10.1186/s41747-021-00242-0)
Stefania Somaré
