L’intelligenza artificiale può sconfiggere le malattie cardiache?

Il progresso dell’assistenza sanitaria nel corso della storia può essere misurato dalle innovazioni. Gli sviluppi dei vaccini, le nuove terapie e i dispositivi medici salvavita hanno tutti svolto un ruolo fondamentale nel spostare drasticamente l’ago per migliorare la qualità delle cure disponibili alle persone, salvando vite e denaro. La tecnologia, motore chiave dell’innovazione negli ultimi anni, ha stimolato innumerevoli miglioramenti, sia al capezzale che sul fronte amministrativo.

Sensori e dispositivi indossabili hanno democratizzato l’assistenza consentendo alle persone di monitorare la propria salute quotidiana a casa, aiutando a identificare i problemi più velocemente. La tecnologia ha anche semplificato la condivisione delle informazioni. Ad esempio, i sistemi di archiviazione e comunicazione delle immagini (PACS) archiviano le immagini mediche in digitale, eliminando le barriere fisiche e temporali delle pellicole cartacee. PACS ha semplificato il trasferimento di immagini e referti da medico a medico, reso possibile la revisione e la refertazione a distanza, ottimizzato i flussi di lavoro e ridotto i costi.

Nonostante questi progressi, una cosa che è rimasta costante è che le malattie cardiache rimangono la principale causa di morte sia per le donne che per gli uomini. Secondo il Centro per la prevenzione e il controllo delle malattie, 659.000 persone muoiono ogni anno di malattie cardiache, rappresentando 1 decesso su 4. Uno dei fattori che contribuiscono è che le malattie cardiache sono spesso trascurate o trascurate perché i test diagnostici comunemente usati sono imprecisi, lenti o addirittura influenzati da pregiudizi impliciti. Le soluzioni a questi problemi non sono semplici, ma l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) potrebbe essere la chiave per sconfiggere le malattie cardiache in futuro.

Il ruolo dell’IA nella diagnosi delle malattie cardiache

L’applicazione dell’intelligenza artificiale e in particolare il “deep learning”, un metodo che addestra algoritmi informatici su grandi quantità di dati, hanno rapidamente avanzato molti campi come il riconoscimento vocale e facciale, le auto a guida autonoma e le fotocamere degli smartphone.

Più recentemente, l’IA è stata applicata al campo dell’imaging medico data la sua particolare forza nell’imparare dalle immagini. In diverse condizioni di salute, l’IA ha notevolmente migliorato la diagnostica per immagini, aiutando i medici a interpretare i risultati e identificare le vie di cura. HA analisi recenti di studi di imaging medico il confronto tra le prestazioni diagnostiche dei modelli di deep learning e gli operatori sanitari ha mostrato che l’IA ha diagnosticato correttamente la malattia nell’87% dei casi rispetto ai medici che hanno identificato correttamente le stesse malattie con un tasso di accuratezza dell’86%. La specificità per gli algoritmi di deep learning era del 93%, rispetto agli esseri umani al 91%.

In termini di malattie cardiache, una mancanza di flusso sanguigno causata da una placca che si restringe nelle arterie coronarie è in definitiva ciò che provoca sintomi come dolore toracico e un’improvvisa rottura della placca e il blocco del flusso sanguigno sono ciò che provoca un infarto. Mentre alcune informazioni sulla placca possono essere ottenute attraverso test di imaging non invasivi, il gold standard per ottenere informazioni sul flusso sanguigno è che i pazienti si sottopongano a una procedura invasiva che presenta rischi intrinseci.

La buona notizia è che l’IA può cambiare questo paradigma aiutando i medici a ottenere un quadro completo della malattia coronarica di un paziente. Oggi, i principali centri cardiaci negli Stati Uniti utilizzano una tecnologia che sfrutta il deep learning sulle immagini di una scansione TC di routine per creare un modello 3D virtuale delle arterie coronarie di un paziente. Il modello virtuale fornisce ai medici informazioni altamente accurate sul flusso sanguigno che li aiuta a comprendere meglio la gravità della malattia e a tracciare un piano di trattamento senza che i loro pazienti vengano sottoposti a una procedura invasiva. L’utilizzo di questa tecnologia di intelligenza artificiale garantisce una gestione più efficiente delle cure poiché le valutazioni iniziali sono più accurate, portando a diagnosi più rapide e un percorso più rapido verso terapie efficaci, contribuendo a salvare tempo e vite umane.

In futuro, questo modello digitale 3D incorporerà informazioni sulla placca – quanta ce n’è, il tipo di placca e quali forze vengono applicate a ciascuna placca che potrebbe causare rottura e infarto – per aiutare i medici a comprendere il rischio del paziente . Combinando insieme le informazioni sulla placca e sul flusso sanguigno, i medici saranno in grado di gestire in modo accurato ed efficiente i pazienti attraverso lo spettro delle malattie cardiache.

Poiché il deep learning trae vantaggio dall’essere addestrato su grandi set di dati, gli algoritmi utilizzati in questa tecnologia sono stati addestrati su milioni di immagini TC e studiati e convalidati in migliaia di pazienti. Ciò che rende il deep learning così potente è che può continuare a essere perfezionato e migliorato a intervalli appropriati addestrando gli algoritmi con nuove immagini, correzioni esperte o dati provenienti da metodi invasivi. L’intelligenza artificiale può anche aiutare a migliorare l’obiettività poiché le immagini del cuore vengono valutate senza la consapevolezza del sesso, della razza o della nazionalità del paziente. Il cuore di ogni essere umano è misurato allo stesso modo. Questi fattori consentono di continuare a migliorare le prestazioni dei prodotti e di sviluppare nuove applicazioni per il trattamento di una gamma più ampia di malattie e pazienti.

Cosa muoverà l’ago nell’IA

Nonostante sia già utilizzato da molti anni, l’uso dell’IA nell’assistenza sanitaria è ancora agli inizi. Il futuro della tecnologia è luminoso e ha un potenziale quasi illimitato, ma come leader aziendali dobbiamo creare condizioni che rendano facile l’adozione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale.

Sul fronte dello sviluppo del prodotto, è importante per le aziende rendere la tecnologia di facile accesso e utilizzo per medici e pazienti, mantenendo sempre elevati standard di qualità. La qualità è fondamentale nell’assistenza sanitaria, quindi le aziende dovrebbero considerare come garantire il controllo della qualità impiegando metodi come la combinazione di intelligenza artificiale e persone in un servizio o incorporando la revisione umana dei dati.

Allo stesso modo, le compagnie assicurative devono coprire e rimborsare tecnologie di intelligenza artificiale comprovate. I medici non raccomanderanno strumenti fuori dalla portata finanziaria dei pazienti. Gli innovatori sanitari devono investire risorse per assicurarsi che gli strumenti siano finanziati e quel costo non è un problema per i pazienti.

I precedenti successi nell’assistenza sanitaria sono stati il ​​risultato di leader che si sono assunti dei rischi e hanno pensato a soluzioni pronte all’uso per i problemi osservati. Ci vorranno livelli simili di impegno e grande pensiero nello spazio sanitario per vedere l’intelligenza artificiale utilizzata al suo massimo potenziale salvavita. L’IA potrebbe non sconfiggere completamente le malattie cardiache, ma può certamente svolgere un ruolo in prima linea con gli operatori sanitari nel garantire che le malattie cardiache non siano più la principale causa di morte in futuro.


Scritto da John Farquhar.
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