Intelligenza artificiale e machine learning, così prevengono l'infarto

Una ricerca dell'ospedale delle Molinette di Torino, insieme al Politecnico e alla facoltà di informatica del capoluogo piemontese, mostra l'efficacia dell'intelligenza artificiale nella prevenzione di recidive e complicazioni dell'infarto miocardico

Ottime notizie per chi ha sofferto di infarto miocardico. I progressi nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning applicati alla medicina permetteranno, secondo uno studio condotto dall’ospedale le Molinette di Torino, coadiuvato dalla facoltà di Informatica dell’Università torinese e dal Politecnico del capoluogo piemontese, dipartimento di Meccanica e Aerospaziale, di prevedere in modo molto più efficiente e accurato la possibilità di recidive nonché di sanguinamenti ed emorragie nei due anni successivi all’evento acuto.

La ricerca, pubblicata nell’autorevole rivista scientifica Lancet, è stata condotta su una popolazione di circa ventimila pazienti, per la maggior parte piemontesi, e validata su un campione composto da 3.444 individui affetti da infarto miocardico acuto scelti casualmente da tre gruppi di controllo. I risultati ed i progressi ottenuti da questi studi consentono di incoronare sempre di più la città di Torino come centro di eccellenza per l’intelligenza artificiale legata alla medicina, dopo la nomina della città sabauda quale sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale.

Dall’intelligenza artificiale un aiuto fondamentale per i cardiologi

Il dottor Fabrizio d’Ascenzo, cardiologo e coordinatore del progetto di ricerca, illustra le premesse da cui sono partiti gli studiosi: «I pazienti con infarto miocardico acuto sono ad altissimo rischio nei primi due anni sia di una recidiva di infarto sia di sanguinamenti maggiori legati ai farmaci che mantengono il sangue ‘più fluido’[…]La decisione sulla terapia migliore deve bilanciare questi due rischi, cosa che il cardiologo fa basandosi sulla propria esperienza e sul suo intuito clinico, aiutato da dei punteggi di rischio».

Constatato che lo strumento finora utilizzato per la prevenzione delle recidive di infarto miocardico e degli effetti avversi causati dai farmaci anticoagulanti o antiaggreganti piastrinici, come la cardioaspirina, basato sui punteggi di rischio, si è rilevato negli anni poco preciso e non sempre efficace, si è deciso di intervenire ricorrendo accanto alle competenze mediche, a quelle bio-ingegneristiche e informatiche.

I ricercatori sono riusciti a mettere a punto un nuovo sistema di classificazione della probabilità di eventi futuri in pazienti infartuati che surclassa in efficacia e predittività i migliori “score” classici, suggeriti dalle linee guida e impiegati in precedenza. L’innovazione sostanziale introdotta da questo approccio risiede nell’impiego del machine learning che, a differenza della statistica tradizionale, consente di apprendere informazioni e migliorare le previsioni direttamente dai dati, attraverso metodi matematico-computazionali, senza possedere conoscenze pregresse sulle possibili relazioni tra i dati stessi. Per il loro studio, gli scienziati si sono avvalsi dei supercomputer del centro di calcolo Cineca.

Intelligenza artificiale, così migliora l'accuratezza delle diagnosi

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale permetterà di innalzare dal 70% al 90% l’accuratezza e l’esattezza della diagnosi di infarto, riducendo così il margine di errore da 3 a 1 paziente su 10, rispetto al mero utilizzo delle tabelle di rischio e dell’intuito nonché dell’esperienza dei cardiologi. Sarà inoltre possibile, attraverso normali esami clinici, prevedere con ottima precisione la possibilità di insorgenza di gravi complicazioni post-infartuali, come un nuovo infarto o dei sanguinamenti, compiendo un ulteriore passo in avanti per quanto riguarda la medicina personalizzata.

Secondo il professor Gaetano Maria di Ferrari, direttore della scuola di cardiologia della clinica universitaria dell’ospedale Molinette di Torino, sono tre i motivi che rendono i risultati di questo studio altamente proficui: «[…] Primo, possiamo ora curare meglio i nostri pazienti, aggiungendo alla nostra esperienza clinica delle stime davvero precise del rischio cui vanno incontro, confermando il ruolo centrale della Cardiologia universitaria di Torino nella ricerca volta a creare benefici per i pazienti. Secondo, lo studio è una dimostrazione fortissima delle possibilità dell’Intelligenza Artificiale in medicina e in cardiologia in particolare. Terzo, questo risultato ottenuto in collaborazione tra Università e Politecnico rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale […]».

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