Questo interessante studio avrebbe dimostrato che l’intelligenza artificiale può essere efficace nella predizione degli esiti dell’udito in pazienti che hanno affrontato un intervento di timpanoplastica.

Timpanoplastica e recupero dell’udito: il possibile ruolo dell’intelligenza artificiale

La timpanoplastica è una procedura chirurgica che viene praticata dagli anni ’50 e mira alla riparazione della membrana timpanica perforata, associando l’eventuale ricostruzione della catena degli ossicini, i quali svolgono un ruolo essenziale nel meccanismo di amplificazione del suono.

Il fine della timpanoplastica è quello di ripristinare il senso dell’udito, quando questo è compromesso da un’infezione a carico dell’orecchio medio. L’otite media cronica suppurativa è infatti la causa più comune di perforazione della membrana del timpano, e deriva nella maggior parte dei casi da recidive di episodi acuti di otite media o da otiti acute non trattate e persistenti per più di 3 mesi.

La timpanoplastica può essere eseguita con un approccio microchirurgico o endoscopico, e spesso viene effettuata con un’annessa mastoidectomia, la quale prevede l’apertura delle cellule pneumatiche della mastoide, una regione dell’osso temporale situata dietro all’orecchio, al fine di rimuovere il materiale infiammatorio accumulato.

Questa speciale procedura chirurgica presenta un alto tasso di successo nei pazienti che vi si sottopongono ma non è esente da complicazioni, quali la recidiva di perforazione della membrana timpanica o la perdita (parziale o totale) dell’udito trasmissivo. Per tale ragione è molto importante cercare di stimare a priori la conservazione dell’udito dopo la timpanoplastica.

Caratteristiche dello studio

• Tipo di studio: Studio osservazionale retrospettivo.
• Luogo: Repubblica di Corea.
• Tipo di pazienti: Soggetti affetti da otite media cronica e sottoposti a timpanomastoidectomia.

Scopo dello studio: è possibile stimare la conservazione dell’udito dopo timpanoplastica grazie all’intelligenza artificiale?

Gli autori del presente studio hanno valutato la capacità, da parte di un modello di machine learning¹, di stimare gli esiti uditivi dopo l’effettuazione di interventi di timpanoplastica con mastoidectomia, in pazienti affetti da otite media cronica.

Progettazione e risultati

Nello studio sono stati selezionati 484 pazienti, accomunati dalla diagnosi di otite media cronica e sottopostisi, nell’arco di 13 anni di osservazione, a un intervento di timpanoplastica chiusa con mastoidectomia.

Una volta reperiti tutti i dati clinici relativi ai pazienti, questi sono stati inseriti in modelli di intelligenza artificiale del tipo machine learning, per valutare la predizione del mantenimento della capacità uditiva in seguito all’intervento.

Dopo aver utilizzato strumenti di machine learning come il framework LightGBM e considerando il grado di conservazione dell’udito come misurazione del gap aereo-osseo², è emerso che l’intelligenza artificiale è in grado di predire in maniera significativa il grado di udito post-operatorio, in pazienti sottoposti a timpanomastoidectomia.

Conclusioni

L’implementazione di tecniche di intelligenza artificiale, basate in prevalenza sul machine learning, ha mostrato efficacia nella predizione degli esiti uditivi in pazienti che hanno affrontato un intervento di timpanoplastica con mastoidectomia.

In particolar modo è risultato come lo stato dell’udito prima dell’intervento sia il fattore più critico nella stima della conservazione dell’udito dopo l’effettuazione dell’intervento stesso.

Fonti e note:

ARTICOLO ORIGINALE: Lim SJ, Jeon E, Baek N et al. Prediction of hearing prognosis after intact canal wall mastoidectomy with tympanoplasty using artificial intelligence. Otolaryngology–Head and Neck Surgery. 2023;169(6):1597–605.

[1] Brar S, Watters C, Winters R. Tympanoplasty. [Aggiornato il 4 Luglio 2023]. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2023.

Nota 1. Il machine learning è un settore dell’intelligenza artificiale (IA) che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli statistici che permettono a un sistema di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmato per compiti specifici.

Nota 2. Nel campo dell’audiometria il gap aereo-osseo si riferisce alla differenza tra i livelli di udibilità misurati attraverso le prove audiometriche aeree e ossee. In condizioni normali i livelli di udibilità misurati attraverso le prove ossee sono generalmente migliori di quelli misurati attraverso le prove aeree.