Sviluppato algoritmo gestito dall’IA capace di intercettare rapidamente un potenizale infarto
Un attacco di cuore, chiamato anche infarto miocardico, si verifica quando una parte del muscolo cardiaco non riceve abbastanza sangue. La malattia coronarica (CAD) è la principale causa di infarto. Una causa meno comune è un grave spasmo, o contrazione improvvisa, di un’arteria coronaria che può fermare il flusso di sangue al muscolo cardiaco. Più tempo passa senza trattamento per ripristinare il flusso sanguigno, maggiore è il danno al muscolo cardiaco.
I ricercatori del Cedars-Sinai Medical Center hanno individuato come intelligenza artificiale e deep learning siano strettamente correlati e come questi consentano di quantificare in maniera abbastanza precisa i depositi di materiale lipidico ovvero il grasso che, nel corso della vita, si accumula sulle pareti delle arterie. Questo è importante perchè è proprio il grasso accumulato a dare vita alle placche aterosclerotiche responsabili degli infarti.
Ad oggi, lo strumento più potente che un medico ha a disposizione per valutare la predisposizione a un infarto è l’angiografia coronarica con tomografia computerizzata o CCTA.
Allo stato attuale questo genere di analisi richiede del tempo mentre, in un futuro, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, questo potrebbe diventare opera di pochi secondi.
Le placche coronariche spesso non vengono misurate perché non esiste un modo completamente automatizzato per farlo – ha affermato il principale autore dello studio, Damini Dey del Biomedical Imaging Research Institute di Cedars-Sinai. – Le volte in cui invece si procede con la misurazione, un esperto impiega dai 25 ai 30 minuti (per valutarle, ndr); adesso possiamo utilizzare questo sistema per quantificare le placche partendo dalle immagini CCTA in cinque o sei secondi.
Questo è infatti quello che sostengono i medici autori del progetto di intelligenza artificiale e prevenzione degli infarti. Il progetto, che ha utilizzato un campione di quasi 1.000 pazienti, ha dato positivi esiti. Una volta effettuate le analisi dai pazienti da parte di medici umani questi sono stati sottoposti a “giudizio” dell’intelligenza artificiale e, cosa sorprendente, le valutazioni “informatiche” erano quasi totalmente allineate a quelle dei medici.
Il secondo step di progetto è stato quello di appurare la capacità dello strumento di prevedere gli infarti. Il risultato è stato che “Il nostro studio rappresenta la prima convalida per un approccio tramite deep learning per la quantificazione aterosclerotica da CCTA […]. È la prima dimostrazione del valore predittivo delle misurazioni della placca basate sul deep learning per misurare il rischio di eventi cardiaci – si legge nella pubblicazione.”
Prima di parlare di svolta però bisogna risolvere alcuni nodi di cui uno è l’esecuzione di una CCTA, l’angiografia coronarica con tomografia computerizzata, un esame non particolarmente accessibile o economico.
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