L’IA previene gli infarti: come funziona

Se per certi aspetti della vita quotidiana il suo uso desta sospetti e preoccupazioni, in ambito medico potrebbe salvare molte vite: stiamo parlando dell'intelligenza artificiale (IA). In medicina infatti è già usata soprattutto nel versante cardiologico perché permette di prevenire infarti o malatte cardiache. Si è parlato di questo e di molto altro nel Congresso Nazionale della Società Italiana di Cardiologia Interventistica (Gise) che si conclude oggi a Milano.

Ecco i campi d'applicazione

"Siamo nel pieno di una rivoluzione della cardiologia interventistica e a farla da padrone è l’intelligenza artificiale", ha spiegato il prof. Giovanni Esposito, presidente Gise e Direttore della UOC di Cardiologia, Emodinamica e UTIC dell’Azienda Ospedaliera Universitaria Federico II di Napoli. "Dall’infarto miocardico acuto alla diagnosi e al trattamento della malattia aterosclerotica coronarica" ma anche "alla pianificazione ed esecuzione di procedure di interventistica strutturale", i campi di lavoro dell'IA arrivano fino agli strumenti interattivi in grado di informare le persone "sulle malattie cardiovascolari, i fattori di rischio e le misure preventive: sono tantissime le possibili applicazioni e in futuro ce ne saranno molte di più" .

Come prevenire gli infarti

Sappiamo bene che soprattutto in presenza di infarti miocardici acuti la tempestività è la parola d'ordine: sono quasi 120mila le persone che ogni anno, nel nostro Paese, vanno incontro a questo tipo di problematica con circa 25mila che non riescono a sopravvivere perché non soccorse in tempo utile. Se grazie all'Ecg (Elettrocardiogramma) e all'ecocardiogramma si possono scovare anomalie sull'attività del cuore, gli algoritmi del machine learning forniscono numerose informazioni decisive contro questa patologia. "L’IA è in grado di identificare le alterazioni elettrocardiografiche che si verificano in caso di sindrome coronarica acuta – aggiunge Esposito – In particolare, studi recenti hanno dimostrato che l’utilizzo di modelli di deep learning raggiungono una buona accuratezza nella diagnosi di infarto. Queste osservazioni aprono la strada all’impiego dei sistemi di IA per supportare le attività delle reti tempo-dipendenti".

Altre aree di intervento

Il machine learning (l'altro nome dell'intelligenza artificiale), inoltre, è in grado di ricostruire, interpretare e analizzare le immagini angiografiche che avvengono con imaging intravascolare. In questo modo si possono avere più frecce agli archi degli specialisti che saranno in grado di analizzare al meglio eventuali lesioni alle coronarie dei pazienti. "L’interrogazione anatomica e funzionale delle stenosi coronariche è ora possibile con sistemi di deep learning – sottolinea Esposito – Specifici algoritmi possono rilevare una stenosi coronarica funzionalmente significativa mediante una valutazione tridimensionale (3D) della FFR (Fractional Flow Reserve) basata sull’angiografia".

L'IA può migliorare anche i risultati che si ottengono tramite le classiche tomografie computerizzate (TC) e le risonanze magnetiche (RM) in modo da accorciare i tempi per l'interpretazione da parte dello specialista ma anche per visualizzazioni più tempestive. Non solo, ma è possibile che diventi una "guida" per le fasi della procedura dicendo come posizionare al meglio i dispositivi per ottenere risultati migliori. Il presidente della Gise ha inoltre spiegato che "alcuni algoritmi possono aiutare a prevedere i risultati a breve e lungo termine delle procedure, in modo da guidare la scelta della strategia e dei materiali più appropriati per ogni specifico paziente". Infine, l'IA può aiutare giovani cardiologi alla formazione con "la simulazione di procedure strutturali complesse in un ambiente virtuale sicuro".

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