L’Intelligenza Artificiale ora prevede il rischio di prognosi negativa nei pazienti colpiti dalla Sindrome del cuore infranto
È stato sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale basato sul machine learning per prevedere il rischio di prognosi negativa nei pazienti affetti da cardiomiopatia da stress acuto, detta anche Sindrome del cuore infranto.
È stato appena pubblicato uno studio innovativo condotto dai medici cardiologi Ovidio De Filippo e Fabrizio D’Ascenzo della Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino, in collaborazione con il dottor Corrado Pancotti ed altri esperti di Intelligenza Artificiale dell’Università degli Studi di Torino, sotto la direzione rispettivamente dei professori Gaetano Maria De Ferrari e Piero Fariselli. Questo studio, pubblicato sulla prestigiosa rivista scientifica internazionale European Journal of Heart Failure potrà rivoluzionare la comprensione e la gestione della sindrome tako-tsubo, una rara ma pericolosa condizione cardiaca, anche conosciuta come cardiomiopatia da stress acuto o sindrome del cuore infranto. Lo studio ha utilizzato un registro di pazienti coordinato dalla Cardiologia dell’ospedale Molinette con la cardiologia dell’Università di Zurigo, guidata dal professor Christian Templin.
Questa patologia, che colpisce soprattutto le donne ed è tipicamente scatenata da uno stress emotivo, era stata inizialmente considerata benigna, ma è in realtà associata a molti eventi avversi, compresa la mortalità a breve termine, che può arrivare ad essere simile a quella dell’infarto. Il nuovo studio ha sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale basato sul machine learning per prevedere il rischio di prognosi negativa nei pazienti affetti da cardiomiopatia da stress acuto. Il modello è stato derivato dal registro europeo International Takotsubo Registry di quasi 4000 pazienti e validato in oltre 1000 pazienti italiani.
Il modello ottenuto ha una precisione senza precedenti nella predizione della prognosi. Questi risultati sono un grosso passo avanti nella gestione dei pazienti con TTS e nella comprensione dell’interazione tra le diverse variabili cliniche nel determinare la prognosi. Vista l’affidabilità del sistema, è stato messo a punto un calcolatore disponibile gratuitamente a tutti i medici (https://compbiomed.hpc4ai.unito.it/intertako/). Grazie a questo calcolatore i medici coinvolti nella gestione di questa condizione potranno stimare il rischio dei pazienti affetti da sindrome da tako-tsubo ed agire di conseguenza, per esempio intensificando precocemente il livello di cure nei pazienti a rischio più elevato.
“Per semplificare la comunicazione medico – paziente e la comprensione della propria condizione clinica anche ai pazienti stessi, l’algoritmo classifica anche il rischio in tre categorie Alto, Medio e Basso” dice il dottor De Filippo, primo autore dello studio.
“Questo studio si aggiunge a diverse altre dimostrazioni del nostro gruppo sulle enormi potenzialità dell’Intelligenza artificiale nell’aiutarci a definire la prognosi dei pazienti in condizioni come l’infarto miocardico o la fibrillazione atriale, e conferma in questo settore il ruolo di leadership della nostra Cardiologia a livello nazionale” commenta il professor De Ferrari.
PRIMI AL MONDO, A TORINO I CARDIOLOGI SFRUTTANO L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER DEFINIRE LA STRATEGIA DOPO L’INFARTO
Pubblicato sulla rivista The Lancet uno studio della Cardiologia universitaria della Città della Salute, svolto con i ricercatori di UniTo e PoliTo, per la creazione di un nuovo sistema di classificazione del rischio di eventi futuri nei pazienti dopo un infarto. Una tecnica che determinerà una vera rivoluzione e ridurrà statisticamente la possibilità di una non corretta diagnosi. Questo risultato rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale
Straordinario risultato di una ricerca coordinata dalla Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino (diretta dal professor Gaetano Maria De Ferrari), assieme al Dipartimento di Informatica dell’Università di Torinoed a quello di Meccanica e Aerospaziale del Politecnico di Torino. Gli autori hanno utilizzato quell’approccio dell’Intelligenza Artificiale chiamato Machine Learning o di apprendimento automatico, secondo il quale i computer imparano progressivamente dai dati che vengono loro forniti migliorando sempre più le loro capacità predittive ed individuando correlazioni. In questo caso, il risultato è stato la creazione diun nuovo sistema di classificazione del rischio di eventi futuri nei pazienti dopo un infarto. La assoluta novità e la grande efficacia di questo nuovo approccio sono valse alla ricerca la pubblicazione, oggi 15 gennaio, sulla rivista di medicina più blasonata al mondo, The Lancet.
“I pazienti con infarto miocardico acuto – spiega il dottor Fabrizio D’Ascenzo, coordinatore dello studio – sono ad altissimo rischio nei primi due anni sia di una recidiva di infarto sia di sanguinamenti maggiori legati ai farmaci che mantengono il sangue ‘più fluido’, come la cardioaspirina. La decisione sulla terapia migliore deve bilanciare questi due rischi, cosa che il cardiologo fa basandosi sulla propria esperienza e sul suo intuito clinico, aiutato da dei punteggi di rischio. Tuttaviaquesti punteggi sono poco precisi e pertanto di modesto aiuto anche per un cardiologo esperto. Abbiamo perciò cercato di migliorare la situazione utilizzando dati clinici riguardanti 23.000 pazienti, molti dei quali raccolti in Piemonte, che hanno fornito la massa critica di informazioni per la nostra ricerca”.
“Collaboriamo da anni con la Cardiologia universitaria delle Molinette, studiando le relazioni esistenti tra i flussi sanguigni e le patologie che interessano le arterie – dicono i professori Umberto Morbiducci e Marco Deriu del Gruppo di Biomeccanica Computazionale del Politecnico – e come Bioingegneri siamo entusiasti di avere esteso la collaborazione a questo nuovo settore, estremamente promettente”.
L’analisi dei dati con questa tecnica basata sull’Intelligenza Artificiale si differenzia nettamente dall’approccio usato finora, basato sull’analisi statistica tradizionale. In alcuni settori questa nuova tecnica determinerà una vera rivoluzione.
“I dati – spiega Marco Aldinucci, docente di Informatica di UniTo – sono stati analizzati con algoritmi di Machine Learning che usano pertanto metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza il bisogno di conoscere nulla a priori sulle possibili relazioni tra i dati stessi”.
La differenza trovata tra l’approccio precedente basato sull’analisi statistica tradizionale e questo, basato sull’Intelligenza Artificiale, è stata davvero importante. Mentre la precisione dei migliori punteggi disponibili per identificare la possibilità di un evento come un nuovo infarto o un sanguinamento si aggira intorno al 70%, la precisione di questo nuovo punteggio di rischio si avvicina al 90%, riducendo statisticamente la possibilità di una non corretta diagnosida tre a un solo paziente su dieci analizzati.
“Siamo entusiasti di questi risultati – afferma il professor Gaetano Maria De Ferrari – per tre motivi. Primo, possiamo ora curare meglio i nostri pazienti, aggiungendo alla nostra esperienza clinica delle stime davvero precise del rischio cui vanno incontro, confermando il ruolo centrale della Cardiologia universitaria di Torino nella ricerca volta a creare benefici per i pazienti. Secondo, lo studio è una dimostrazione fortissima delle possibilità dell’Intelligenza Artificiale in medicina e in cardiologia in particolare. Terzo, questo risultato ottenuto in collaborazione tra Università e Politecnico rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale. In particolare, noi vorremmo candidarci ad un ruolo di riferimento italiano per l’intelligenza artificiale in medicina e questa pubblicazione può contribuire a legittimare questa aspirazione”.
Torino è stata scelta come sede principale dell’Istituto Italiano per l’IntelligenzaArtificiale (3I4AI), che si occuperà dell’applicazione dell’intelligenza artificiale in vari settori, con attività di ricerca prevista anche in diverse sedi aggiuntive sul territorio nazionale.
Sia l’Università che il Politecnico di Torino avranno un ruolo importante nell’Istituto. “Con soddisfazione e con orgoglio accogliamo la notizia di questo successo straordinario che testimonia, ancora una volta, il valore della nostra ricerca – dichiara il Rettore dell’Università di TorinoStefano Geuna – L’attenzione della comunità scientifica mondiale a questo studio conferma l’Università di Torino come un’eccellenza della ricerca nazionale a livello internazionale. I gruppi di ricerca coinvolti, ai quali va il nostro più sentito ringraziamento, hanno dato prova di come si possano ottenere risultati straordinari condividendo obiettivi ambiziosi ed integrando saperi e competenze. La nuova frontiera scientifica che coniuga l’applicazione dell’intelligenza artificiale alla diagnostica in medicina è in grado di migliorare come mai prima d’ora la cura di patologie importanti e, più in generale, la qualità di vita di tante persone colpite da patologie gravemente invalidanti. Per arrivare a questi risultati possiamo contare su una ricerca capace di integrare innovazione tecnologica e conoscenze altamente specialistiche. Gli Atenei torinesi ed il nostro sistema sanitario condividono ormai una provata esperienza in questa direzione. Questo fa di Torino la sede ideale per ospitare l’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale”.
“Questo progetto oggettiva ulteriormente la forte partnership tra Università ed Azienda ospedaliera, dove la ricerca e l’assistenza si integrano per assicurare percorsi innovativi sempre più tecnologici, con il fine comune di garantire ai pazienti la migliore cura”, sottolinea il Direttore generale della Città della Salute di Torino Giovanni La Valle.
“L’Intelligenza Artificiale rappresenta un tema chiave per la ricerca dei prossimi anni, sul quale il nostro Ateneo può vantare competenze riconosciute dalla comunità scientifica internazionale e ha ottenuto risultati di estrema rilevanza, quali ad esempio il coordinamento del Dottorato nazionale sull’Intelligenza Artificiale su IA e Industria 4.0 e la partecipazione del Politecnico al prestigioso Laboratorio Europeo sull’Intelligenza Artificiale dei dati ELLIS – commenta il Rettore del Politecnico di Torino Guido Saracco – L’eccellente risultato prodotto da questa ricerca condotta insieme a Università di Torino e Città della Salute dimostra ancora una volta la molteplicità e la trasversalità delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, che ormai spazia in tutti i settori di punta della nostra economia, dall’automotive alla manifattura, all’industria del lusso e molti altri ambiti, come appunto quello della salute, dove sta diventando sempre più essenziale. Questa ricerca è poi un esempio di collaborazione multidisciplinare tra enti, che dimostra ancora una volta che tutti i soggetti del territorio sono già pronti a lavorare insieme per fare dell’Istituto un grande polo di ricerca”.
