Secondo i ricercatori della Case Western Reserve University, degli University Hospitals e dell’Houston Methodist negli Stati Uniti l’intelligenza artificiale sarebbe in grado di prevedere con accuratezza il rischio di insufficienza cardiaca, e altri eventi cardiovascolari, compresa la possibilità che possa verificarsi un evento avverso.
Infarto: come viene usata l’IA per prevenirlo
Identificare con precisione la possibilità che una persona possa essere colpita da un ictus potrebbe evitare il verificarsi dell’episodio e salvare la vita a milioni di persone. Secondo l’American Heart Association le malattie cardiovascolari rimangono la causa principale di morte nel mondo, con 17 milioni di vittime ogni anno. Identificare con precisioni un eventuale rischio diventa un’esigenza cruciale.
Il modello sviluppato dai ricercatori prevede, attraverso strumenti di intelligenza artificiale avanzati, di analizzare le immagini di tomografia computerizzata per quantificazione del calcio. Le scansioni, infatti, oltre a indicare quanta placca calcifica è presente nelle arterie coronariche di un paziente, contengono anche informazioni sull’aorta, la forma del cuore, i polmoni, i muscoli e il fegato.
Per lo sviluppo di questo modello di intelligenza artificiale l’NIH, l’agenzia di ricerca medica statale degli USA, ha assegnato due finanziamenti, per un totale di 4 milioni di dollari.
Il progetto che utilizza l’IA per prevenire l’infarto
Il progetto ha come obiettivo quello di creare dei modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale, che siano in grado di interpretare i dati combinati da scansioni TC calcium score, i fattori di rischio clinici e i dati demografici. Il team, guidato da Li e Sadeer Al-Kindi, esperto di imaging e professore associato di Cardiologia presso l’Houston Methodist DeBakey Heart and Vascular Center, mira a ad approfondire l’interazione tra salute cardiaca e composizione corporea.
Un altro aspetto interessante è che questo progetto ridefinirebbe i protocolli di cura, portando a una notevole riduzione di costi, come ha ammesso Antonio Esposito, professore ordinario di Radiologia all’Università Vita-Salute San Raffaele e vice-direttore scientifico e direttore dell’Unità di Imaging Avanzato per la Medicina di Precisione dell’IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano. In un’intervista al Corriere ha poi aggiunto:
Già l’utilizzo della TC cardiaca di per sé, con i metodi oggi disponibili, ha permesso, rispetto al passato, di migliorare la capacità di predizione del rischio di infarto e di mettere in atto terapie preventive che hanno ridotto il numero di infarti e la relativa mortalità.
Poi lo sviluppo di metodi di analisi basati su AI in grado di estrarre dalle immagini TC maggiori dettagli, per descrivere meglio e quantificare quella che è la patologia delle coronarie o più in generale del cuore, sta migliorando di giorno in giorno e promette di migliorare ulteriormente la personalizzazione delle cure e la prevenzione degli infarti.
Infarto e IA: fenotipo radiomico e biomarker
Il professor Esposito ha poi descritto il passaggio chiave su cui il modello è strutturato:
Le immagini mediche, come le immagini di una TC o di una Risonanza Magnetica, contengono sempre più dati di quelli che vengono utilizzati per fare la specifica valutazione o diagnosi per cui è stato eseguito l’esame.
L’estrazione di questi dati aggiuntivi, cosiddetti “opportunistici” e la loro classificazione e combinazione in score quantitativi, può consentire di delineare con precisione quello che io chiamo “fenotipo radiomico”, cioè una descrizione quantitativa precisa di come siamo fatti internamente, che può essere estremamente informativa relativamente alla predizione del rischio di sviluppo di malattie future o all’identificazione di inziali segni di patologie in fase presintomatica.
L’obiettivo, aggiunge Esposito, è quello di “analizzare le immagini per estrarre dei parametri quantitativi aggiuntivi rispetto al calcio coronarico per cui l’esame è stato acquisito”, per poi combinarli con i dati clinici ed epidemiologici.
Da qui è iniziato a svilupparsi un ramo della ricerca che mira all’utilizzo delle immagini TC per estrarre dati “con estrazione di biomarker quantitativi in grado di descriverne con precisione la patologia, per predire il rischio di infarto e guidare le terapie preventive. Il primo fra tutti questi biomarker derivati dalle immagini è stato il calcium score, ovvero la quantificazione delle calcificazioni della parete coronarica”.
L’IA fornisce anche un coach e un assistente virtuale
L’IA può essere utilizzata anche per sviluppare applicazioni e strumenti interattivi che forniscono informazioni sulle malattie cardiovascolari, i fattori di rischio e le misure preventive. Evidenzia Esposito come “la tecnologia consente di sviluppare chatbot e assistenti virtuali che forniscano informazioni personalizzate sulle malattie cardiovascolari, rispondano alle domande dei pazienti e li motivino a seguire stili di vita sani”.
Si tratta di misure che potrebbero contribuire a superare la tendenza “a sottostimare la presenza di malattia aterosclerotica nei pazienti di sesso femminile con conseguente ritardo nella diagnosi e nel trattamento”.
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