L’intelligenza artificiale per la diagnosi precoce dell’infarto. L’analisi di Indolfi, docente Unical

L’intelligenza artificiale sta emergendo come una sentinella infallibile per la salute del cuore, con il potenziale di diagnosticare precocemente le malattie cardiovascolari, prescrivere le terapie migliori e monitorare i pazienti ad alto rischio per prevenire eventi fatali. Questo è uno dei temi principali dell’85° Congresso Nazionale della Società Italiana di Cardiologia (SIC), in corso a Roma fino al 15 dicembre. Durante l’evento è stato presentato il primo Documento di Consenso italiano sull’uso dell’AI in cardiologia, firmato dai principali esperti nazionali.

Il documento esplora le grandi potenzialità dell’intelligenza artificiale e del machine learning nel monitoraggio dei pazienti ad alto rischio ricoverati con malattie cardiache. Un ampio studio condotto su quasi 16.000 pazienti, recentemente pubblicato su Nature Medicine, ha evidenziato che la mortalità a tre mesi può diminuire del 31% quando si combina l’AI con l’elettrocardiogramma per individuare i casi con maggiore probabilità di evolvere in eventi fatali.

In particolare, l’AI si è rivelata molto promettente per migliorare la diagnosi precoce dell’infarto. Uno studio su 362 pazienti sottoposti a ECG prima dell’arrivo in ospedale ha mostrato un’accuratezza del 99% nell’identificare i casi più gravi, con tempi di valutazione medi di appena 37 secondi. Questo è circa quattro volte più veloce rispetto ai tempi di valutazione di un medico, riducendo a soli 18 minuti il tempo che intercorre tra l’arrivo in clinica e la procedura di rivascolarizzazione.

Ciro Indolfi, past-president della Società Italiana di Cardiologia e professore straordinario di Cardiologia all’Università di Cosenza, sottolinea come l’uso dell’AI in questo contesto stia accorciando in maniera significativa i tempi decisivi per il trattamento, migliorando così gli esiti per i pazienti.

L’intelligenza artificiale sta mostrando un ampio potenziale anche nella valutazione di esami Holter, nel telemonitoraggio di pazienti con defibrillatori impiantabili e nell’analisi di ecocardiografie, risonanze magnetiche e TAC. L’AI potrebbe anche rendere più precisi i processi di diagnosi delle cardiomiopatie, delle disfunzioni valvolari e della quantificazione della stenosi coronarica, aumentando notevolmente l’accuratezza nel rilevamento di trombi e calcificazioni, con una precisione che supera il 98%.