Diagnosi di scompenso cardiaco, un aiuto dall’intelligenza artificiale

VERCELLI. Da decenni l’intelligenza artificiale viene applicata in differenti ambiti che coinvolgono la nostra vita. Il suo utilizzo si sta intensificando anche nella ricerca scientifica in ambito medico-sanitario, in modo da poter migliorare la nostra capacità di diagnosi e cura di patologie diffuse che consentono la raccolta di dati da analizzare e interpretare grazie all’ausilio del “machine learning”.

Uno dei primi esempi di utilizzo dell’intelligenza artificiale, in ambito cardiologico, vede in prima linea l’Università del Piemonte Orientale, capofila di un progetto che usa il machine learning e che ha portato la pubblicazione dei risultati sulla prestigiosa rivista scientifica internazionale “Circulation Cardiovascular Imaging”. Anche altre università partner hanno collaborato nell’ambito del progetto europeo MEDIA (The MEtabolic Road to DIAstolic Heart Failure) e sono quelle di Oslo, Perugia, Cardiff, Sophia-Antipolis, Trondheim e Barcellona.

Lo studio di tale tecnica ha utilizzato l’intelligenza artificiale per interpretare determinati segnali biologici nel contesto dello scompenso cardiaco con funzione sistolica conservata (identificata dagli specialisti con la sigla HFpEF – Heart Failure with preserved Ejection Fraction) e, secondo gli studiosi, in questo particolare caso, l’analisi della funzione ventricolare sotto sforzo dei soggetti arruolati, attraverso un processo interpretabile con il machine learning, può migliorare la diagnosi e di conseguenza l’identificazione dei pazienti affetti da HFpEF.

Il professor Paolo Marino (in foto), afferente al Dipartimento di Medicina traslazionale, ha dichiarato che l’intelligenza artificiale può essere di grande aiuto, poiché è in grado di integrare ed interpretare (sotto la supervisione di un cardiologo) i dati registrati su pazienti sotto sforzo. Egli afferma, inoltre, che “analogamente all’intelligenza dell’uomo, anche l’intelligenza artificiale, per rispondere allo scopo per il quale è stata creata, deve mantenersi non-autoreferenziale, conscia dei propri limiti, piena di dubbi e, come tale, attiva nella ricerca della nuova conoscenza“.