Alcuni segnali di un possibile infarto, spesso invisibili agli occhi dei medici, possono essere rilevati anni prima dell'evento cardiovascolare grazie a un algoritmo assistito dall'intelligenza artificiale. Analizzando le immagini degli esami radiologici di routine, questa tecnologia ha dimostrato di poter identificare in largo anticipo il rischio di attacchi di cuore.
Un nuovo strumento assistito dall’intelligenza artificiale (IA) ha mostrato di poter rilevare i primi segnali di un infarto con un anticipo di ben dieci anni, rivoluzionando il modo in cui possiamo prevedere e prevenire i problemi cardiaci. L'algoritmo è in grado di individuare segnali che spesso sfuggono all'occhio dei clinici, come spiegato in uno studio recentemente pubblicato su The Lancet.
L'innovativa tecnologia analizza le immagini degli esami radiologici di routine e i dati clinici relativi al rischio cardiovascolare, inclusi diabete, abitudine al fumo, ipertensione e colesterolemia. Questo strumento non solo prevede con precisione la probabilità di futuri eventi cardiaci, ma è anche in grado di indicare quando questi eventi potrebbero verificarsi.
Durante lo studio, finanziato dalla British Heart Foundation e sostenuto dal National Institute for Health and Care Research Oxford Biomedical Research Centre, il sistema di intelligenza artificiale è stato testato in otto ospedali del Regno Unito. È stato utilizzato come parte dell'assistenza clinica di routine fornita a oltre 40.000 persone sottoposte a un'angiografia coronarica con tomografia computerizzata (angio-TC coronarica), un esame di prima linea per i pazienti con dolore toracico.
Al follow-up, condotto per un periodo massimo di 10 anni, i ricercatori hanno valutato se quei pazienti avevano manifestato eventi cardiaci maggiori come attacchi di cuore, insufficienza cardiaca o morte cardiaca, confrontando questi dati con le previsioni dell’intelligenza artificiale. "Mentre la minoranza delle persone con un significativo restringimento delle arterie coronarie alla TC iniziale aveva maggiori probabilità di avere eventi cardiaci gravi o di morte, due terzi di questi eventi cardiaci gravi si sono verificati tra coloro che non presentavano restringimenti significativi alla TC iniziale," hanno evidenziato gli autori dello studio.
In termini assoluti, si è trattato di "molte migliaia di pazienti" per i quali il sistema di intelligenza artificiale ha fornito una previsione che "si è allineata bene" con gli eventi cardiaci registrati. Questo risultato è stato ottenuto grazie alla capacità della tecnologia di "rilevare il livello di infiammazione delle arterie coronariche e identificare cambiamenti nel tessuto adiposo attorno alle arterie che non sono visibili all’occhio umano," ha spiegato il dottor Kenneth Chan, ricercatore clinico presso l’Università di Oxford e primo autore dell’articolo.
La possibilità di individuare e quantificare questi impercettibili segni di infiammazione coronarica rappresenta un enorme potenziale nell'identificazione del rischio cardiovascolare. I risultati di un ulteriore studio, che ha previsto l’integrazione di questa tecnologia in altri quattro ospedali del Regno Unito, hanno mostrato che fornendo ai medici i punteggi di rischio calcolati dall’intelligenza artificiale per 744 pazienti, gli specialisti hanno effettuato una modifica del piano di trattamento nel 45% dei casi.
Questo strumento può quindi offrire un quadro più preciso del rischio cardiovascolare nei pazienti che manifestano dolore toracico ma non mostrano segni significativi di occlusione delle arterie coronarie, garantendo così l’identificazione precoce e il trattamento preventivo. "Si tratta di uno strumento che offre ai medici uno sguardo sul futuro delle persone più a rischio di infarto, insufficienza cardiaca e morte cardiaca nel prossimo decennio," ha aggiunto il dottor Bryan Williams, direttore scientifico e medico della British Heart Foundation. "Progressi tecnologici come questo sono sempre più preziosi nel guidare le decisioni terapeutiche e nell’aiutare i medici a intervenire al momento giusto, così da evitare queste devastanti condizioni nei pazienti".
