Intelligenza Artificiale nella gestione del paziente con Oftalmopatia Tiroidea: Innovazioni e Applicazioni

L'Oftalmopatia Basedowiana (Thyroid Eye Disease, TED) è una complessa manifestazione extratiroidea della malattia di Graves che richiede un monitoraggio clinico accurato e longitudinale. Questo progetto analizza l'integrazione dell'intelligenza artificiale (IA) nella gestione della TED attraverso la piattaforma Salus, con l'obiettivo di migliorare l'efficienza e la coerenza dell'assistenza al paziente. Il sistema si compone di due elementi principali: (1) l'estrazione automatizzata di dati clinici strutturati da referti medici non strutturati tramite Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM), e (2) una console clinica che consente la visualizzazione e il monitoraggio longitudinale dei parametri tiroidei e oftalmologici. È stato condotto uno studio pilota su 10 pazienti con TED, ciascuno seguito per cinque visite sequenziali a intervalli di 12 settimane, per un totale di 50 visite che hanno generato oltre 100 documenti medici. I parametri strutturati estratti includono i punteggi CAS, le misurazioni della proptosi, le valutazioni GOQoL, i test di funzionalità tiroidea e gli anticorpi anti-recettore del TSH (TRAb). Il sistema ha strutturato con successo oltre 300 dati clinici, consentendo un tracciamento più efficace della progressione della malattia. La validazione interna preliminare indica un'estrazione affidabile delle informazioni clinicamente rilevanti, supportando una revisione più rapida e coerente dei dati del paziente. Una valutazione quantitativa formale è prevista come parte del processo di validazione continua del sistema. Oltre all'utilità clinica, la console Salus facilita anche la raccolta standardizzata dei dati, permettendo la creazione di database strutturati per scopi di ricerca. Questo progetto rappresenta un progresso promettente nell'impiego di strumenti di IA per migliorare sia l'assistenza clinica che la ricerca nell'ambito dei disturbi endocrinologici complessi.