L'Ia nuovo salva-cuore, la diagnosi di infarto in 37 secondi

Potrà fare diagnosi di infarto in 37 secondi e ridurre del 31% la mortalità in pazienti ad alto rischio. L'Intelligenza artificiale (Ia), con le sue enormi potenzialità, entra nel campo della cardiologia dimostrandosi un importante 'alleato' degli specialisti per la diagnosi, il monitoraggio e la gestione dei pazienti. Uno strumento nuovo che pone, però, anche problemi inediti rispetto alla responsabilità medica in caso di errori. Un tema caldo affrontato in occasione dell'85/mo Congresso Nazionale della Società Italiana di Cardiologia (Sic), dove gli esperti hanno presentato le prime linee guida italiane sull'uso dell'Ia 'salva-cuore'.
    L'Ia promette dunque di diventare una sentinella per il cuore, che nel prossimo futuro potrà aiutare a diagnosticare le malattie cardiovascolari sempre prima, a prescrivere le terapie migliori, a monitorare i pazienti a più alto rischio per scongiurare eventi cardiovascolari fatali, e sono sempre più numerosi gli studi che ne dimostrano l'efficacia. Le linee guida, ovvero il primo Documento di consenso italiano sull'impiego dell'AI in cardiologia, prende in esame gli utilizzi di Ia e machine learning in cardiologia e ne sottolinea le grandi potenzialità a partire dal monitoraggio serrato dei pazienti ad alto rischio ricoverati. Un ampio studio su quasi 16.000 pazienti pubblicato su Nature Medicine, per esempio, ha dimostrato che la mortalità a tre mesi può ridursi del 31% associando l'Ia all'elettrocardiogramma per identificare i casi con una maggiore probabilità di andare incontro a un evento fatale. L'impiego dell'Ia nella valutazione degli Ecg è "molto promettente anche per migliorare la diagnosi precoce dell'infarto: uno studio su 362 pazienti sottoposti a Ecg prima dell'arrivo in ospedale ha dimostrato un'accuratezza del 99% nell'identificare i casi più seri, con tempi di valutazione medi di appena 37 secondi, circa 4 volte inferiori a quelli di un medico in carne e ossa, che hanno accorciato ad appena 18 minuti l'intervallo fra l'arrivo in clinica e la procedura di rivascolarizzazione - osserva Ciro Indolfi, past-president Sic e professore straordinario di Cardiologia all'Università di Cosenza -. L'Ia si è rivelata efficiente nella valutazione degli esami Holter o per il telemonitoraggio di pazienti con defibrillatori impiantabili. Anche l'analisi delle ecocardiografie, delle risonanze magnetiche e delle Tac può essere resa più precisa grazie all'Ia, per la diagnosi di cardiomiopatie o di disfunzioni valvolari o anche per la quantificazione della stenosi coronarica attraverso la valutazione delle angiografie, che ha dimostrato un'accuratezza superiore al 98% nell'identificare trombi e calcificazioni".
    L'impiego di algoritmi e Ia potrebbe anche migliorare la diagnosi di malattie come l'ipertensione e lo scompenso cardiaco. Tuttavia, avverte Indolfi, "esistono criticità di cui tenere conto utilizzando l'Ia, non solo perché sono necessarie più ampie ricerche per validarne le potenzialità e gli usi nella pratica clinica, ma soprattutto per gli aspetti etici e normativi su cui è necessario riflettere". Molti algoritmi, specialmente quelli basati sul deep learning, infatti, operano spesso come 'black box' prendendo decisioni sulla base di calcoli complessi da decrittare per un umano, e che quindi possono rendere difficile riconoscere eventuali errori o bias.
    Inoltre, sottolinea l'esperto, "è altrettanto fondamentale interrogarsi sulle modalità di introduzione dell'Ia per definire bene di chi siano le responsabilità di scelte dettate dagli algoritmi: la Fda classifica i prodotti di Ia 'software come dispositivi medici''; il regolamento AI act dell'Unione Europea, invece, impone ai produttori specifici obblighi in merito agli usi, per esempio proibendo applicazioni di Ia che potrebbero porre rischi troppo elevati e richiedendo requisiti stringenti per le applicazioni a rischio". La valutazione dei sistemi di Ia, che possono imparare e cambiare nel tempo con possibili effetti sulle performance, pone dunque, conclude Indolfi, "sfide più complesse rispetto ai dispositivi medici tradizionali, ma sarà importante affrontarle per trarre i molti vantaggi che questi sistemi hanno da offrire".