Un intervento al cuore eseguito nell'Azienda ospedaliera di Padova - ANSA

Individuare sul nascere l’infarto miocardico acuto, riconoscere in sicurezza una stenosi coronarica “difficile”, ottenere informazioni mai così dettagliate sulle lesioni coronariche, aiutare i medici nelle procedure di interventistica strutturale: ecco le più aggiornate frontiere dell’intelligenza artificiale (IA) applicate alla cardiologia interventistica. «Siamo nel bel mezzo di una vera e propria rivoluzione e a farla da padrone sono algoritmi, modelli matematici e apprendimento automatico (il cosiddetto machine learning)», dice senza mezzi termini Giovanni Esposito, direttore dell’unità di Cardiologia, emodinamica e Utic dell’Azienda ospedaliera universitaria Federico II di Napoli, aprendo a Milano il 44esimo Congresso nazionale della Società italiana di cardiologia interventistica (Gise), di cui è presidente.

Il 2023 è l’anno in cui si sono moltiplicate le applicazioni dell’intelligenza artificiale in questa branca medica, investendo svariate patologie ma anche numerose procedure. «Ed è solo l’inizio», assicura Esposito, per il quale i grandi vantaggi di questa tecnologia sono due: «Avere diagnosi precoci e cure su misura». Sorprendono i risultati sull’infarto miocardico acuto, per il quale è cruciale la tempestività della diagnosi. In Italia questa malattia colpisce 120 mila persone ogni anno, 25 mila di queste muoiono perché non soccorse in tempo. «L’IA è in grado di identificare le alterazioni elettrocardiografiche in caso di sindrome coronarica acuta – afferma Esposito -. Studi recenti hanno dimostrato che l’utilizzo di modelli di IA raggiungono una buona accuratezza nella diagnosi di infarto. Si tratta di osservazioni che aprono la strada all’impiego di questa tecnologia per supportare le attività delle reti tempo-dipendenti».

Novità anche sulla malattia aterosclerotica, perché «specifici algoritmi possono rilevare una stenosi coronarica funzionalmente significativa mediante valutazioni tridimensionali (3D) basate sull'angiografia. Sono disponibili – informa il presidente della Gise - delle applicazioni che, combinando immagini angiografiche ed ecocardiografiche nel modello machine learning, consentono ai cardiologi interventisti di identificare le strutture basate sui tessuti molli. Ciò apre ad un orientamento anatomico più intelligente, in particolare per le procedure difficili che possono essere eseguite in minor tempo. È straordinario, in questo ambito, anche lo sviluppo delle metodiche non invasive per l’identificazione delle stenosi coronariche significative».

C’è poi il capitolo delle procedure di interventistica strutturale, con «l’IA che può guidare le fasi procedurali, fornendo informazioni in tempo reale sul dispositivo, rendendone preciso il posizionamento», sottolinea Esposito. Alcuni algoritmi, inoltre, possono «aiutare a prevedere i risultati a breve e lungo termine delle procedure». Senza contare il ruolo dell'IA per l’addestramento e la formazione dei cardiologi interventisti.

Infine, evidenzia il primario dell’Azienda Federico II, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per sviluppare «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». Misure che contribuiranno «al superamento del “gender gap”, storicamente descritto in ambito cardiovascolare, e che giustifica la maggiore tendenza a sottostimare la presenza di malattia aterosclerotica nei pazienti di sesso femminile con conseguente ritardo nelle diagnosi e nei trattamenti».