5 modi in cui l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la cardiologia

L’*intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il campo medico, in particolare nella diagnosi e prevenzione delle patologie cardiache. Recenti studi hanno dimostrato come l’IA possa essere utilizzata per predire il rischio di scompenso cardiaco, una malattia grave che rappresenta la prima causa di ricovero in ospedale per persone oltre i 65 anni. La ricerca dell’Università di Dundee, pubblicata sulla rivista ESC Heart Failure, ha mostrato come l’IA possa analizzare immagini del cuore e identificare pazienti a rischio attraverso cartelle cliniche elettroniche e scansioni ecocardiografiche.

Il team di ricerca ha utilizzato software di deep learning per migliorare le scansioni cardiache, fornendo misurazioni dettagliate sulla struttura e funzione cardiaca. Queste informazioni possono aiutare a diagnosticare l’insufficienza cardiaca in modo più efficace e su scala più ampia, predicendone il rischio di insorgenza. Chim Lang, coordinatore dello studio, ha sottolineato le potenziali implicazioni cliniche della ricerca, che potrebbe migliorare la velocità di selezione dei pazienti per studi clinici e ottimizzare la sorveglianza dello scompenso cardiaco.

Predizione della Morte Cardiaca Improvvisa

Un altro studio significativo, presentato all’American Heart Association’s Resuscitation Science Symposium 2023, ha esplorato l’utilizzo dell’IA per predire eventi di morte cardiaca improvvisa. Il team di ricerca, coordinato da Xavier Jouven del Centro di Ricerca Cardiovascolare di Parigi, ha analizzato informazioni raccolte in registri e database di Parigi e Seattle, relative a 25.000 persone decedute per arresto cardiaco improvviso e 70.000 persone della popolazione generale.

Utilizzando l’IA, i ricercatori hanno costruito 25.000 equazioni con fattori di salute personalizzati per identificare persone ad altissimo rischio di morte cardiaca improvvisa. Hanno sviluppato un profilo di rischio personalizzato basato su anamnesi, trattamenti per l’ipertensione, storia di malattie cardiache, disturbi mentali e abitudini dannose come l’abuso di alcol. L’IA ha identificato persone con oltre il 90% di rischio di morte improvvisa, che rappresentavano più di un quarto di tutti i casi di morte. Jouven ha concluso che prevedere la morte cardiaca improvvisa è difficile con gli approcci usuali, ma l’IA offre nuove possibilità di identificare persone ad alto rischio.

Diagnosi dell’Amiloidosi Cardiaca

La Mayo Clinic di Rochester ha recentemente valutato l’utilità di un algoritmo di IA per predire l’amiloidosi cardiaca in pazienti con stenosi aortica severa trattati con sostituzione transcatetere della valvola aortica (TAVR). Lo studio retrospettivo ha incluso pazienti di età pari o superiore a 18 anni, sottoposti a TAVR tra il 2012 e il 2018. L’algoritmo di IA ha analizzato elettrocardiogrammi (ECG) a 12 derivazioni per fornire un rischio predittivo di amiloidosi cardiaca.

I risultati hanno mostrato che l’algoritmo di IA ha identificato una probabilità di amiloidosi cardiaca in un sottogruppo di pazienti con maggiori comorbidità e una storia cardiologica complessa. Il follow-up a un anno ha rivelato un aumento della mortalità e degli eventi avversi cardiovascolari maggiori (MACE) nei pazienti ad alto rischio di amiloidosi cardiaca. Questo studio è il primo a dimostrare che un algoritmo di IA può analizzare ECG di pazienti sottoposti a TAVR per individuare quelli con maggiore probabilità di amiloidosi cardiaca e rischio di eventi cardiovascolari.

Personalizzazione delle Terapie per lo Scompenso Cardiaco

Un’ulteriore ricerca dell’University College di Londra ha utilizzato l’IA per identificare cinque sottotipi di scompenso cardiaco su dati di oltre 300.000 pazienti. Questo approccio permetterebbe di sviluppare terapie personalizzate. Utilizzando algoritmi di IA, i ricercatori hanno creato cinque diversi “identikit” per le cause primarie dell’insufficienza cardiaca, scoprendo una serie di casi correlati alla fibrillazione atriale, problemi metabolici e quadri cardiometabolici.

L’analisi dei dati ha permesso di classificare il grado di gravità dello scompenso cardiaco con implicazioni sulla prognosi a seconda del meccanismo causato. La ricerca ha evidenziato che forme di scompenso cardiaco legate alla fibrillazione atriale sono più problematiche da gestire, con un rischio di mortalità per tutte le cause del 61% a un anno dalla diagnosi. Gli esperti hanno sviluppato un’app per determinare il sottotipo di insufficienza cardiaca e sviluppare trattamenti personalizzati.

Bullet Executive Summary

La crescente applicazione dell’intelligenza artificiale nella cardiologia sta aprendo nuove strade per la diagnosi precoce e la personalizzazione delle terapie. L’IA permette di analizzare grandi quantità di dati clinici, immagini e anamnesi per identificare pazienti a rischio di patologie cardiache gravi come lo scompenso cardiaco, la morte cardiaca improvvisa e l’amiloidosi cardiaca. Questi progressi non solo migliorano la precisione diagnostica, ma offrono anche la possibilità di sviluppare trattamenti su misura, ottimizzando la gestione delle malattie cardiache.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’IA utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare dati complessi e fare previsioni accurate. Questo è particolarmente utile in medicina, dove l’analisi di grandi dataset può rivelare pattern non evidenti all’occhio umano.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale*: L’apprendimento supervisionato è una tecnica in cui un algoritmo viene addestrato su un dataset etichettato, consentendogli di fare previsioni accurate su nuovi dati. Questo approccio è fondamentale per sviluppare modelli predittivi in cardiologia, migliorando la diagnosi e la gestione delle patologie cardiache.

In conclusione, l’integrazione dell’IA nella cardiologia rappresenta un passo avanti significativo verso una medicina più precisa e personalizzata. Questi sviluppi non solo migliorano la qualità delle cure, ma offrono anche nuove speranze per i pazienti affetti da malattie cardiache.