Anche nel mondo della cardiologia interventistica l’intelligenza artificiale è un’ alleata di medici e pazienti su più fronti, dalla prevenzione alla diagnosi e al trattamento
Algoritmi “alleati” di medici e pazienti anche nel mondo della cardiologia: dalla prevenzione alla diagnosi e trattamento. Nel giro di pochi anni si è passati dal cercare i sintomi di una malattia su un motore di ricerca a utilizzare algoritmi di machine learning per individuare tempestivamente un infarto, riconoscere una stenosi coronarica “difficile”, scegliere il trattamento o la procedura più indicata per una malattia cardiaca.
«Siamo nel pieno di una rivoluzione della cardiologia interventistica e a farla da padrone è l’intelligenza artificiale - spiega Giovanni Esposito, presidente Gise e direttore della Uoc di Cardiologia, Emodinamica e Utic dell’Azienda ospedaliera universitaria Federico II di Napoli - Dall’infarto miocardico acuto alla diagnosi e al trattamento della malattia aterosclerotica coronarica fino alla pianificazione ed esecuzione di procedure di interventistica strutturale e allo sviluppo di...
Il machine learning consente poi la ricostruzione, l’interpretazione e l’analisi delle immagini angiografiche o ottenute con metodiche di imaging intravascolare. Questo significa avere strumenti in grado di fornire informazioni sempre più dettagliate sulle caratteristiche delle lesioni coronariche. Continua Esposito: «Specifici algoritmi possono rilevare una stenosi coronarica funzionalmente significativa.
Non ultimo, l’intelligenza artificiale può aiutare persino contro il gender gap che ancora oggi mette a rischio il cuore delle donne. «La tecnologia consente di 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 - conclude Esposito - Queste misure potrebbero contribuire al superamento del gender gap che è storicamente descritto in ambito cardiovascolare e che giustifica la maggiore tendenza a sottostimare la presenza di malattia aterosclerotica nei pazienti di sesso...