Con uno sviluppo rivoluzionario, i ricercatori dello Stevens Institute of Technology hanno svelato un nuovo strumento diagnostico basato sull’intelligenza artificiale in grado di rilevare e classificare le malattie cardiache valvolari (VHD) con notevole precisione.
Questa tecnologia innovativa promette di colmare il divario nella diagnosi precoce e nel trattamento del VHD, una condizione spesso trascurata negli esami stetoscopici standard. I risultati di questa ricerca, presentati sulla copertina del numero di settembre 2023 di IEEE Transactions on Biomedical Engineering, rivelano che questo strumento di intelligenza artificiale è in grado di rilevare VHD con un’impressionante sensibilità del 93% e specificità del 98%.
La sfida di individuare la cardiopatia valvolare
La cardiopatia valvolare è caratterizzata da anomalie nelle valvole cardiache, che possono portare a una serie di problemi cardiaci. I metodi diagnostici tradizionali si basano sulle acute capacità di ascolto degli operatori sanitari che utilizzano gli stetoscopi per rilevare i suoni distintivi prodotti dalle valvole cardiache. Tuttavia, il corpo umano è un ambiente rumoroso e, in mezzo alla cacofonia di suoni come il sangue che scorre, il brontolio della pancia e il respiro sibilante, è fin troppo facile per i medici non cogliere i sottili segni dei disturbi valvolari.
Negar Ebadi, ricercatore principale del progetto e professore associato di ingegneria elettrica e informatica, ha commentato questa sfida affermando: “La maggior parte dei casi di VHD non vengono rilevati a causa di un errore umano, quindi abbiamo introdotto l’intelligenza artificiale per aiutare l’essere umano”.
Una svolta nella diagnosi assistita dall’intelligenza artificiale
Il gruppo di ricerca dello Stevens Institute of Technology ha introdotto un approccio innovativo alla diagnosi del VHD. Utilizzando un microfono a contatto, che cattura direttamente le vibrazioni sonore dal torace del paziente, hanno registrato campioni audio di 10 secondi.
Queste registrazioni sono state poi elaborate attraverso un modello di intelligenza artificiale adattato da algoritmi di elaborazione vocale, tipicamente utilizzati per isolare le voci in ambienti rumorosi. In questo caso, invece delle voci, l’intelligenza artificiale è stata addestrata a identificare le tracce audio di specifici tipi di malattie cardiache.
Arash Shokouhmand, l'autore principale dello studio, ha spiegato: "La differenza è che invece di rilevare le singole voci, stiamo rilevando le tracce audio di tipi specifici di malattie cardiache". Questo nuovo approccio consente alla rete neurale di identificare rapidamente cinque diverse malattie valvolari da un singolo campione audio, anche se più malattie coesistono in un singolo paziente.
Ciò che distingue questo strumento diagnostico basato sull’intelligenza artificiale è la sua capacità di rilevare più malattie contemporaneamente. Shokouhmand ha sottolineato questa innovazione, affermando: "Non stiamo solo dimostrando che esiste un problema valvolare: siamo in grado di identificare la costellazione di problemi di cui soffre un paziente". Ciò segna un progresso significativo rispetto ai precedenti metodi diagnostici basati sull’intelligenza artificiale, che spesso erano meno accurati e di portata limitata.
Inoltre, i ricercatori hanno ottimizzato il processo utilizzando accelerometri, eliminando la necessità di macchinari complessi e ingombranti. Questo approccio non solo migliora la precisione, ma apre anche la porta a ulteriori miglioramenti.
Prospettive future ed espansione
L'obiettivo attuale del gruppo di ricerca è quello di accumulare più dati per sviluppare un sistema in grado di classificare le malattie in base alla gravità. Ciò significa andare oltre la semplice identificazione della presenza di un disturbo valvolare per assegnare un grado che indichi il grado di progressione della malattia. Una diagnostica così approfondita potrebbe rivoluzionare la cura dei pazienti guidando strategie di trattamento su misura.
Oltre al VHD, il team prevede di espandere il proprio metodo diagnostico basato sull’intelligenza artificiale per rilevare altre malattie circolatorie, migliorandone ulteriormente l’utilità nel settore sanitario. In definitiva, il loro obiettivo è portare questa tecnologia all'avanguardia negli studi medici di tutto il paese, garantendo che meno disturbi cardiaci non vengano diagnosticati.
In un panorama sanitario segnato da diagnosi mancate e trattamenti ritardati, l’emergere di questo strumento diagnostico basato sull’intelligenza artificiale rappresenta un significativo cambiamento di paradigma. Con la sua eccezionale precisione e il potenziale di ulteriore sviluppo, ha il potenziale per trasformare il modo in cui le malattie cardiovascolari vengono rilevate e gestite.