Rilevare un infarto grazie all'intelligenza artificiale
I ricercatori dell'USZ sono riusciti a dimostrare in uno studio internazionale che l'intelligenza artificiale può superare i cardiologi esperti nell'analisi dei dati degli ultrasuoni cardiaci. Tuttavia, la strada per l'uso clinico è ancora lunga.
La cardiomiopatia takotsubo è un disturbo acuto del pompaggio del cuore che colpisce soprattutto le donne e si manifesta principalmente dopo eventi di stress emotivo o fisico. Nella fase acuta, la malattia assomiglia a un attacco cardiaco. Sebbene la distinzione sia fondamentale per un trattamento adeguato, mancano ancora criteri chiari basati sull'esame ecografico cardiaco.
L'intelligenza artificiale riconosce la differenza?
In questo progetto di collaborazione con il Politecnico di Zurigo, i ricercatori hanno studiato se l'apprendimento automatico potesse aiutare a distinguere le due malattie cardiovascolari. Come base per il loro studio, hanno utilizzato i dati del registro internazionale Takotsubo da un lato e del registro delle malattie coronariche acute di Zurigo dall'altro. In totale, sono stati inclusi gli esami ecografici cardiaci di 224 pazienti con infarto miocardico acuto e 224 pazienti con sindrome di Takotsubo.
In una prima fase, è stato sviluppato un modello di deep learning. Per l'addestramento sono stati utilizzati i dati di un totale di 228 pazienti. L'obiettivo di queste procedure è che l'"intelligenza artificiale" riconosca modelli nei dati grezzi non strutturati e che questi modelli diventino sempre più precisi con l'aumentare della quantità di dati. In questo modo, l'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di assegnare immagini o fare distinzioni che sfuggono all'attenzione umana.
L'intelligenza artificiale era superiore ai cardiologi
Nella fase successiva, l'algoritmo così sviluppato è stato utilizzato per analizzare gli altri 200 set di dati. Per confrontare accuratezza e precisione, quattro cardiologi esperti hanno valutato gli stessi 200 set di dati. La valutazione dei risultati ha dimostrato che l'analisi completamente automatizzata che utilizza l'intelligenza artificiale è superiore a quella dei cardiologi.
Tuttavia, prima che possa essere utilizzato nella pratica clinica quotidiana, devono seguire ulteriori studi. Anche perché in questo caso i dati di base erano limitati a due quadri clinici e a un numero limitato di set di dati. "Tuttavia, con questo studio siamo riusciti a dimostrare il potenziale dell'IA", spiega Christian Templin, cardiologo dell'USZ e ultimo autore dello studio. "Se in futuro saranno disponibili set di dati più ampi, le predizioni basate sul Deep Learning potrebbero essere migliorate in modo significativo e fornire ulteriori approfondimenti sulle dinamiche della funzione cardiaca normale e patologica". Con l'aumento della quantità di dati nella diagnostica medica, cresce anche la necessità di un'elaborazione e un'analisi efficienti. L'uso dell'IA è solo all'inizio.
