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Intelligenza artificiale e polifarmacia: un’opportunità per migliorare l'assistenza geriatrica

Uno studio mostra che i chatbot di intelligenza artificiale potrebbero migliorare i servizi di assistenza sanitaria geriatrica contribuendo al processo decisionale associato alla polifarmacia

La gestione della polifarmacia rappresenta una sfida importante per i pazienti caratterizzati da un'ampia complessità medica come il setting geriatrico. Data la carenza di cure primarie e l'invecchiamento della popolazione, una gestione efficace della polifarmacia rappresenta uno strumento fondamentale per gestire il crescente carico di cure.

Uno studio (1) recente ha valuto l’utilizzo di ChatGPT nella gestione della polifarmacia attraverso le sue decisioni di deprescribing in scenari clinici standardizzati. I ricercatori hanno inserito in ChatGPT 3.5 diversi scenari clinici ricavati da uno studio sulle decisioni di deprescribing dei medici di medicina generale (MMG) e hanno valutato la capacità dell’intelligenza artificiale (AI) di assumere decisioni di deprescribing binarie sì/no attraverso prompt basati su elenchi di farmaci chiedendo all’AI di indicare quale farmaco deprescrivere.

In ogni scenario era presentato un paziente geriatrico che assumeva un mix di farmaci, ma ciascun caso era associato a una storia clinica peculiare legata a malattie cardiovascolari (CVD) o al grado di compromissione delle attività della vita quotidiana (ADL).

ChatGPT, riportano gli scienziati, ha raccomandato il deprescribing nei pazienti senza rischio cardiovascolare, ma tendeva a lasciare invariato il regime di assunzione di farmaci nei soggetti con CVD. I ricercatori hanno osservato che la gravità di compromissione delle ADL non sembrava influenzare i risultati decisionali dell’AI.

Tra i tipi di farmaci, ChatGPT prescriveva preferibilmente farmaci per il dolore. Le scelte di deprescribing effettuate da ChatGPT variano lungo gli assi dello stato di ADL, dell'anamnesi di CVD e del tipo di farmaco, indicando una certa concordanza di logica interna tra gli MMG ed il modello di AI. Questi risultati indicano che gli strumenti di AI specificamente formati possono fornire un utile supporto clinico nella gestione della polifarmacia per gli MMG.

 

1. Rao A, Kim J, Lie W, et al. Proactive Polypharmacy Management Using Large Language Models: Opportunities to Enhance Geriatric Care. J Med Syst. 2024 Apr 18;48(1):41. doi: 10.1007/s10916-024-02058-y.

La gestione della polifarmacia rappresenta una sfida importante per i pazienti caratterizzati da un'ampia complessità medica come il setting geriatrico. Data la carenza di cure primarie e l'invecchiamento della popolazione, una gestione efficace della polifarmacia rappresenta uno strumento fondamentale per gestire il crescente carico di cure.

Uno studio (1) recente ha valuto l’utilizzo di ChatGPT nella gestione della polifarmacia attraverso le sue decisioni di deprescribing in scenari clinici standardizzati. I ricercatori hanno inserito in ChatGPT 3.5 diversi scenari clinici ricavati da uno studio sulle decisioni di deprescribing dei medici di medicina generale (MMG) e hanno valutato la capacità dell’intelligenza artificiale (AI) di assumere decisioni di deprescribing binarie sì/no attraverso prompt basati su elenchi di farmaci chiedendo all’AI di indicare quale farmaco deprescrivere.

In ogni scenario era presentato un paziente geriatrico che assumeva un mix di farmaci, ma ciascun caso era associato a una storia clinica peculiare legata a malattie cardiovascolari (CVD) o al grado di compromissione delle attività della vita quotidiana (ADL).

ChatGPT, riportano gli scienziati, ha raccomandato il deprescribing nei pazienti senza rischio cardiovascolare, ma tendeva a lasciare invariato il regime di assunzione di farmaci nei soggetti con CVD. I ricercatori hanno osservato che la gravità di compromissione delle ADL non sembrava influenzare i risultati decisionali dell’AI.

Tra i tipi di farmaci, ChatGPT prescriveva preferibilmente farmaci per il dolore. Le scelte di deprescribing effettuate da ChatGPT variano lungo gli assi dello stato di ADL, dell'anamnesi di CVD e del tipo di farmaco, indicando una certa concordanza di logica interna tra gli MMG ed il modello di AI. Questi risultati indicano che gli strumenti di AI specificamente formati possono fornire un utile supporto clinico nella gestione della polifarmacia per gli MMG.

 

1. Rao A, Kim J, Lie W, et al. Proactive Polypharmacy Management Using Large Language Models: Opportunities to Enhance Geriatric Care. J Med Syst. 2024 Apr 18;48(1):41. doi: 10.1007/s10916-024-02058-y.

Ultimo aggiornamento: 24 Aprile 2024

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