Arresto cardiaco, l'intelligenza artificiale può prevederlo

In futuro il concetto di "apprendimento profondo" potrebbe essere sviluppato per altri campi della medicina che si basano sulla diagnosi visiva

Arresto cardiaco, l'intelligenza artificiale può prevederlo

Gli scienziati della Johns Hopkins University hanno scoperto che l'intelligenza artificiale è in grado di prevedere se e quando un soggetto potrebbe morire di arresto cardiaco. La tecnologia, costruita su immagini grezze dei cuori malati e dei background dei pazienti, è destinata a rivoluzionare il processo decisionale clinico e ad aumentare la sopravvivenza per coloro che sono colpiti da quella che è una delle condizioni mediche più letale e sconcertante. Lo studio è stato pubblicato su "Nature Cardiovascular Research". L'arresto cardiaco provocato da aritmia rappresenta fino al 20% di tutti i decessi nel mondo e poco si sa su chi è a rischio.

Il team è stato il primo a utilizzare le reti neurali per costruire una valutazione personalizzata della sopravvivenza per ogni paziente affetto da malattie cardiache. Tali misure prevedono con accurata precisione la possibilità di morte cardiaca improvvisa nell'arco di dieci anni e stabiliscono quando è più probabile che ciò accada. Più precisamente la tecnologia di deep learning si chiama Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk (SSCAR). Il nome allude alle cicatrici cardiache causate da patologie che spesso si traducono in aritmie letali.

I ricercatori hanno usato immagini cardiache potenziate dal contrasto grazie alle quali si visualizza la distribuzione delle cicatrici di centinaia di soggetti del Johns Hopkins Hospital. Tutto ciò al fine di addestrare un algoritmo a rilevare modelli e relazioni non visibili a occhio nudo. L'attuale analisi dell'immagine cardiaca clinica mette in risalto solo semplici caratteristiche cicatriziali come volume e massa. Invece le cicatrici possono svelare molto sulle condizioni di un individuo e sulla probabilità che lo stesso sopravviva.

Gli studiosi hanno quindi "insegnato" ad una rete neurale a valutare i dati clinici standard dei pazienti raccolti in 10 anni e ad esaminare 22 fattori come l'età, il peso, la razza e l'assunzione di farmaci. Le previsioni degli algoritmi non solo erano significativamente più accurate di quelle fatte dai medici, ma sono state anche convalidate con una coorte di soggetti indipendenti provenienti da 60 centri sanitari degli Stati Uniti.

I risultati suggerscono che la piattaforma potrebbe essere adottata ovunque. Secondo gli scienziati questo traguardo rappresenta un passo essenziale per la valutazione del rischio di arresto cardiaco mediante intelligenza artificiale. Gli stessi stanno lavorando alla costruzione di algoritmi in grado di rilevare altre patologie cardiache. In futuro il concetto di apprendimento profondo potrebbe essere sviluppato per altri campi della medicina che si basano sulla diagnosi visiva.

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