Secondo uno studio, l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a individuare le persone a rischio di insufficienza cardiaca. I ricercatori della School of Medicine dell'Università di Dundee hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per migliorare la diagnosi e il controllo dello scompenso cardiaco in fase iniziale.
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I ricercatori hanno applicato l’intelligenza artificiale tramite tecniche di apprendimento automatico nell’analisi delle immagini ecocardiografiche di migliaia di pazienti per rilevare piccoli segni di problemi cardiaci che portano allo scompenso cardiaco. Ciò potrebbe migliorare notevolmente l’efficacia diagnostica e portare benefici ai pazienti nel settore sanitario.
I ricercatori utilizzano l'intelligenza artificiale per visualizzare modelli a forma di cuore
Per raggiungere questo obiettivo, il gruppo di ricerca, guidato dal professor Chim Lang, ha utilizzato approcci sperimentali di deep learning dell’intelligenza artificiale per leggere e analizzare le immagini ecocardiografiche raccolte da cartelle cliniche elettroniche e scansioni cardiache basate sulla popolazione. Ciò ha permesso loro di visualizzare modelli nella forma e nella funzione del cuore che potrebbero esporre un paziente a un rischio maggiore di sviluppare insufficienza cardiaca.
L’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per rilevare il rischio di insufficienza cardiaca, secondo uno studio. https://t.co/TkUuruMLMs
– Notizie STV (@STVNews) 30 maggio 2024
I ricercatori hanno utilizzato i dati forniti volontariamente dai pazienti dello Scottish Health Research Register e della Biobank (SHARE). Inizialmente hanno selezionato un set di dati di 15.000 cartelle cliniche, da cui è stato derivato il campione finale di 578 pazienti.
Le scansioni cardiache basate sull'intelligenza artificiale sono più precise
Le scansioni cardiache eseguite con l’aiuto dell’intelligenza artificiale hanno fornito misurazioni relativamente più precise di quelle convenzionali. Secondo il professor Chim Lang, che ha guidato lo studio, il software di intelligenza artificiale offriva più caratteristiche della struttura e della funzione del cuore importanti nella diagnosi dell’insufficienza cardiaca.
“La nostra ricerca rappresenta un progresso nell’utilizzo del deep learning per interpretare automaticamente le immagini ecocardiografiche. Ciò può consentirci di semplificare l’identificazione dei pazienti con insufficienza cardiaca su larga scala all’interno dei set di dati delle cartelle cliniche elettroniche”.
Professor Lang
Le immagini ecocardiografiche potenziate dall’intelligenza artificiale offrivano dimensioni e funzioni del cuore meglio definite rispetto alle scansioni medie recuperate dalle impostazioni dei dati EHR. Questo livello di dettaglio, insieme alla capacità di elaborare immagini su scala più ampia, potrebbe accelerare la selezione dei pazienti negli studi clinici o aiutare nel monitoraggio di supervisione dello scompenso cardiaco nei sistemi sanitari.
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L’insufficienza cardiaca rimane un problema clinico e di salute pubblica comune. È uno stato in cui il cuore non riesce più a pompare sangue sufficiente al resto del corpo. Non esiste una cura per questa condizione, ma i cambiamenti nello stile di vita, nella chirurgia e nella medicina possono aiutare a controllare i sintomi e la progressione della malattia, che di solito progredisce nel tempo.
Utilizzando le cartelle cliniche dei pazienti, i ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento automatico per identificare anomalie strutturali e funzionali che sarebbero difficili da notare dalla sola analisi dell’immagine ecocardiografica.
L’intelligenza artificiale rileva anomalie non tracciabili con l’analisi tradizionale
In un'intervista, il professor Lang ha affermato che lo studio ha un grande potenziale per migliorare la vita dei pazienti. Ha affermato che, sulla base della valutazione delle cartelle cliniche dei pazienti, il team è stato in grado di rilevare anomalie morfologiche e meccanicistiche che non sarebbero state osservate sulle immagini ecocardiografiche bidimensionali standard.
“Valutando grandi quantità di cartelle cliniche, siamo stati in grado di rilevare anomalie strutturali e funzionali che non saremmo stati in grado di rilevare con l’analisi tradizionale delle immagini ecocardiografiche”.
Professor Lang
Lo studio pubblicato sull’ESC Heart Failure Journal evidenzia la capacità dell’intelligenza artificiale di cambiare l’assistenza sanitaria aiutando nella diagnosi precoce di questi disturbi difficili. Come affermato, con l’aiuto dello sviluppatore di software Us2 e il finanziamento di ROCH Diagnostics International, la ricerca apre la strada a ulteriori esplorazioni delle applicazioni dell’intelligenza artificiale nella diagnostica predittiva e nel trattamento personalizzato.
Reportage criptopolita di Chris Murithi