La salute del cuore oggi è sempre più tech. Negli ultimi anni c’è stata una vera e propria esplosione di algoritmi e soluzioni che sfruttano l’intelligenza artificiale per individuare tempestivamente un attacco cardiaco, riconoscere una stenosi coronarica “difficile”, scegliere il trattamento ideale per una malattia cardiaca.
“Siamo nel pieno di una rivoluzione della cardiologia interventistica, e a farla da padrone è l’intelligenza artificiale – assicura Giovanni Esposito, presidente della Società Italiana di Cardiologia Interventistic Gise e direttore della Uoc di Cardiologia, Emodinamica e Utic dell’Azienda Ospedaliera Universitaria Federico II di Napoli, dal 44° Congresso nazionale in corso a Milano – Dall’infarto miocardico acuto alla diagnosi e al trattamento della malattia aterosclerotica coronarica, fino alla pianificazione di procedure di interventistica strutturale e allo sviluppo di applicazioni e strumenti educativi interattivi: sono già tantissime le possibili applicazioni. E in futuro ce ne saranno molte di più”.
L’Intelligenza artificiale e il rischio infarto
Per la ripresa dopo un infarto il fattore tempo è cruciale per la sopravvivenza dei pazienti. In Italia circa 120 mila persone ogni anno subiscono un infarto, e circa 25 mila muoiono perché non vengono soccorse in tempo. “L’intelligenza artificiale – dice Esposito – è in grado di identificare le alterazioni elettrocardiografiche che si verificano in caso di sindrome coronarica acuta. Studi recenti hanno dimostrato che l’utilizzo di modelli di deep learning raggiungono una buona accuratezza nella diagnosi di infarto. Queste osservazioni aprono la strada all’impiego dei sistemi di AI per supportare le attività delle reti tempo-dipendenti”.
L’Ai e l’aterosclerosi
“L’interrogazione anatomica e funzionale delle stenosi coronariche è ora possibile con sistemi di deep learning – spiega Esposito – Specifici algoritmi possono rilevare una stenosi coronarica funzionalmente significativa mediante una valutazione tridimensionale (3D) della FFR (Fractional Flow Reserve) basata sull’angiografia”. Sono attualmente disponibili delle applicazioni che combinano immagini angiografiche ed ecocardiografiche nel modello machine learning, consentendo ai cardiologi interventisti di identificare le strutture basate sui tessuti molli. Ciò può consentire un orientamento anatomico più intelligente per le procedure difficili, e può ridurre il tempo della fluoroscopia, l’utilizzo del contrasto e la durata totale della procedura.
Guidati dall’intelligenza artificiale
Gli algoritmi possono migliorare la qualità delle immagini ottenute con l’ecocardiografia transesofagea, la tomografia computerizzata o la risonanza magnetica, facilitarne la visualizzazione e interpretazione. “L’Ai – aggiunge l’esperto – può guidare le fasi procedurali, fornendo informazioni in tempo reale sulla posizione del dispositivo per renderne preciso il posizionamento”. Ma non è tutto. “Alcuni algoritmi possono aiutare a prevedere i risultati a breve e lungo termine delle procedure, in modo da guidare la scelta della strategia e dei materiali più appropriati per ogni specifico paziente”.
E ancora: l’AI puòessere utilizzata per l’addestramento e la formazione dei cardiologi interventisti, “che possono esercitarsi con la simulazione di procedure complesse in un ambiente virtuale sicuro”.
L’assistente virtuale alleato della prevenzione
Non solo per i medici: l’AI può essere utilizzata per applicazioni e strumenti educativi interattivi che forniscono informazioni sulle malattie cardiovascolari, i fattori di rischio e le misure preventive.
“Chatbot e assistenti virtuali che forniscano informazioni personalizzate sulle malattie cardiovascolari, rispondano alle domande dei pazienti e li motivino a seguire stili di vita sani”, spiega Esposito. Strumenti utili anche per superare il gender gap che “giustifica la maggiore tendenza a sottostimare la presenza di malattia aterosclerotica” nelle donne. Con il risultato di un ritardo in diagnosi e trattamento.
