Il ruolo dell’intelligenza artificiale in Cardiologia

Fin dagli anni ’50 del Novecento l’uomo ha cercato di costruire macchine che fossero in grado non solo di fare calcoli, ma di risolvere problemi complessi, fino ad arrivare ad avere un’intelligenza propria e di creare in modo autonomo testi, immagini e anche forme d’arte.

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Il primo riconoscimento ufficiale di “computer intelligente” è stato nel maggio del 1997, quando Deep Blue, un super computer dotato di eccezionale potenza di calcolo, fu in grado di battere Garry Kasparov, il campione mondiale di scacchi. Da allora moltissimi passi avanti sono stati fatti in termini di intelligenza artificiale, al punto che è diventata parte integrante delle nostre vite.

Di intelligenza artificiale applicata alla Cardiologia si è parlato durante l’ultimo Comitato Scientifico della Clinica Fornaca in cui sono intervenuti come relatori il dottor Francesco Milone, responsabile della Cardiologia di Humanitas Gradenigo e specialista della Clinica Fornaca e la dottoressa Patrizia Presbitero, Senior Consultant di Cardiologia clinica e interventistica presso l’IRCCS Istituto Clinico Humanitas di Rozzano e responsabile dell’area cardiologica delle strutture Humanitas di Torino.

L’applicazione dell’AI in ambito Cardiologico

In medicina, in cui abbiamo non solo dati numerici, ma clinici, cioè informazioni qualitative, l’intelligenza artificiale ci ha impiegato molto più tempo a farsi strada e questo vale anche per gli studi sul cuore.

In questa branca l’utilizzo dell’intelligenza artificiale costituirà una grande opportunità: l’obiettivo non è quello di sostituire il professionista, o il cardiologo, insostituibile per le abilità procedurali, l’acume clinico e la capacità di intervenire in qualsiasi situazione, anche quelle imprevedibili, oltre alla capacità di capire e conoscere il paziente, ma di garantire interventi sempre migliori, con maggiore efficacia ed efficienza, oltre che con maggiore precisione, tempestività e rispetto dei bisogni di ogni singolo paziente.

Ad esempio grazie all’IA si potrà essere in grado non solo di valutare con maggiore accuratezza le immagini radiologiche, o il calcolo della frazione di eiezione all’eco, o la lettura di un ECG, ma si potrà anche per esempio “scoprire” in anticipo quali pazienti sono a maggior rischio di sviluppare nel tempo un infarto o una aritmia.

Le pubblicazioni sono sempre di più e l’area di maggior interesse verte su aterosclerosi e aritmie, cioè l’elettrocardiografia e la visualizzazione dell’albero coronarico.

Ad oggi quindi l’utilizzo della IA è principalmente rivolto a immagini radiologiche, cioè è applicata sulle radiografie del torace in particolare, su l’ecocardiografia, l’elettrocardiogramma e infine per la predizione dei rischi per la malattia coronarica: l’intelligenza artificiale ci può aiutare nel localizzarli perché lavora con milioni di dati che aggrega.

Utilizzi dell’intelligenza artificiale:

  • Immagini angiografiche, immagini della TAC: il dominio su cui aiuta di più l’intelligenza artificiale. Da quando viene usata l’Angio TAC, cioè la misurazione delle ostruzioni coronariche, vengono eseguite moltissime coronarografie, spesso superflue. L’Angio TAC infatti dice che c’è la malattia, ma non ci dice l’entità, o perlomeno con un livello di specificità e di sensibilità molto basso. Pertanto spesso si ricorre alla coronarografia per sicurezza. L’intelligenza artificiale utilizza algoritmi che permettono una visualizzazione migliore dell’immagine, quasi sovrapponibile a quella della coronarografia.
  • Calcolo della riserva di flusso frazionale con TAC e intelligenza artificiale per valutare se una stenosi coronarica è critica o no. Viene calcolata la riserva di flusso coronarica, guardando sostanzialmente la proporzione tra la massa miocardica e la distribuzione del flusso.

Si tratta di una tecnica ancora più precisa della semplice coronarografia e gli studi confermano che dimostra una sensibilità e una specificità molto alti, molto maggiori della semplice immagine TAC. L’obiettivo è quello di evitare di ricorrere alla coronarografia: lo specialista entrerebbe in sala di emodinamica soltanto per trattare i pazienti, ma non più per fare la diagnosi.

  • Studio sulle placche: l’obiettivo è sapere se la placca potrà causare un infarto, anche se non critica. Esistono già dei software basati sull’intelligenza artificiale, in grado di dirci la presenza di un trombo, dei quantitativi di calcio, come è fatto il cappuccio fibroso della placca e se quindi c’è il rischio che si ‘rompa’ sotto stress o per crisi ipertensiva.
  • Valutazione della funzione ventricolare, la cosiddetta frazione di eiezione, cioè in grado di dirci come si muove il cuore e la funzione del ventricolo anche nel tempo, senza ricorrere tutte le volte al tracciamento manuale dell’ecografista.
  • Studio sulla fibrillazione atriale, disturbo molto comune che riguarda il 10% della popolazione sopra i 75 anni, anche con cuore sano. Grazie all’intelligenza artificiale da un elettrocardiogramma di base si può individuare quali pazienti andranno incontro a una fibrillazione atriale. L’utilizzo aiuta a predire la fibrillazione atriale negli ECG ambulatoriali entro 30 giorni. È un valido aiuto per individuare quei pazienti che vanno seguito con più attenzione (perché spesse volte la fibrillazione atriale è asintomatica, ma uno dei fenomeni correlati potrebbe essere l’ictus).
  • Diagnosi precoce di infarto in pazienti che arrivano in ospedale con dolore al petto, ma per cui l’elettrocardiogramma risulta nella norma (30-40% dei casi). L’arrivo tardivo in sala di emodinamica per la disostruzione del vaso penalizza il paziente a causa di danni che potrebbero aver già coinvolto il muscolo cardiaco.
  • Predizione degli eventi avversi: non riguardano solo la morte, ma anche infarto miocardico, sanguinamento grave, dopo una sindrome coronarica acuta.