Dalla diagnosi alla terapia, nuove prospettive per la medicina fisica e riabilitativa. Il presidente eletto dell’Isprm presenta gli studi del gruppo iSarcoPRM e le potenzialità dell’intelligenza artificiale per semplificare e rendere più precisa la valutazione dei pazienti.
La sarcopenia è una delle grandi sfide sanitarie poste dall’invecchiamento della popolazione. Ma come diagnosticarla precocemente? E quale contributo possono offrire i fisiatri, anche attraverso l’ecografia muscoloscheletrica e l’intelligenza artificiale? Sono le domande al centro della lezione magistrale di Levent Özcakar, docente di Medicina fisica e riabilitativa presso l’Università Hacettepe di Ankara e presidente eletto dell’Isprm, intervenuto il 20 ottobre al 54° Congresso nazionale Simfer di Torino.
Nella relazione «Sarcopenia, PRM and AI things: the SARCO studies», introdotta da Franco Franchignoni, Özcakar ha illustrato il percorso di ricerca sviluppato negli ultimi anni per migliorare la definizione e la diagnosi della sarcopenia, sottolineando la necessità di affrontarla non soltanto come una perdita di massa muscolare legata all’età, ma come una condizione neuromuscoloscheletrica, nella quale assumono un ruolo fondamentale anche il sistema nervoso, la forza, la potenza muscolare e la funzionalità.
«La sarcopenia è un problema di cui noi fisiatri dobbiamo occuparci molto di più», ha ribadito nel video realizzato durante il Congresso. Una convinzione che ha portato alla costituzione del gruppo internazionale iSarcoPRM, nell’ambito dell’Isprm, e all’elaborazione di un algoritmo diagnostico che valorizza la valutazione funzionale e l’ecografia dei muscoli anteriori della coscia.
Secondo Özcakar, questo approccio permette di superare alcuni limiti dei criteri diagnostici tradizionali, concentrati prevalentemente sulla massa muscolare complessiva e sulla forza di presa della mano. In particolare, l’analisi ecografica consente di osservare direttamente le caratteristiche del muscolo, mentre la valutazione della potenza e della funzione motoria può contribuire a individuare più precocemente il deterioramento neuromuscolare.
Il relatore ha richiamato anche alcuni studi comparativi, condotti da gruppi di ricerca indipendenti, che hanno fornito risultati favorevoli all’algoritmo iSarcoPRM rispetto ad altri criteri diagnostici, in particolare per la relazione con gli esiti funzionali e l’autonomia nel cammino.
L’intelligenza artificiale rappresenta ora una nuova opportunità per rendere questi strumenti più semplici e accessibili nella pratica clinica. Özcakar ha presentato i risultati dello studio SARCO X, dedicato al perfezionamento dell’algoritmo diagnostico attraverso tecniche di machine learning. L’analisi, condotta su circa 5.600 pazienti, ha mostrato la possibilità di ridurre il ricorso ad alcune valutazioni strumentali: rispetto al protocollo iniziale, la necessità di misurare la forza di presa è diminuita del 38% e quella di eseguire l’ecografia di circa il 50%.
L’obiettivo è sviluppare strumenti di supporto alle decisioni cliniche capaci di individuare, sulla base delle caratteristiche individuali e dei fattori di rischio, quali approfondimenti siano effettivamente necessari per ciascun paziente, rendendo il percorso diagnostico più rapido e agevole senza rinunciare all’accuratezza.
Il prossimo passo del gruppo iSarcoPRM sarà la definizione di un algoritmo terapeutico, che affianchi quello diagnostico e offra ai fisiatri indicazioni per una presa in carico riabilitativa sempre più personalizzata. Una prospettiva nella quale l’esercizio terapeutico, il recupero della potenza muscolare e il mantenimento dell’autonomia funzionale assumono un’importanza centrale.
In conclusione, Özcakar ha ringraziato gli organizzatori del Congresso di Torino, dando appuntamento ai prossimi eventi scientifici della Simfer e, in particolare, a Milano 2028, quando si svolgeranno congiuntamente i congressi Simfer, Esprm e Isprm. Un appuntamento particolarmente significativo per lo stesso Özcakar, che in quell’occasione assumerà la presidenza della società internazionale di medicina fisica e riabilitativa.