L'IA Potrebbe Potenzialmente Rilevare il Rischio di Insufficienza Cardiaca, Trova la Ricerca

Secondo uno studio, l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a rilevare le persone a rischio di insufficienza cardiaca. I ricercatori della School of Medicine dell'Università di Dundee hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per migliorare la diagnosi e il controllo dell'insufficienza cardiaca in una fase iniziale. 

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I ricercatori hanno applicato l'intelligenza artificiale tramite tecniche di apprendimento automatico nell'analisi delle immagini ecocardiografiche di migliaia di pazienti per rilevare piccoli segni di problemi cardiaci che portano all'insufficienza cardiaca. Questo potrebbe migliorare notevolmente l'efficacia diagnostica e beneficiare i pazienti nel settore sanitario.

I ricercatori utilizzano l'IA per visualizzare i modelli nella forma del cuore

Per raggiungere questo obiettivo, il team di ricerca, guidato dal Prof. Chim Lang, ha utilizzato approcci di apprendimento profondo dell'IA sperimentali per leggere e analizzare le immagini ecocardiografiche raccolte da cartelle cliniche elettroniche basate sulla popolazione e scansioni cardiache. Questo ha permesso loro di visualizzare modelli nella forma e nella funzione del cuore che potrebbero mettere un paziente a maggior rischio di sviluppare insufficienza cardiaca.

L'IA potrebbe essere utilizzata per rilevare il rischio di insufficienza cardiaca, trova uno studio.https://t.co/TkUuruMLMs

— STV News (@STVNews) 18 mag. 30, 2024

I ricercatori hanno utilizzato i dati forniti volontariamente dai pazienti dal Registro e Biobanca di Ricerca Sanitaria Scozzese (SHARE). Hanno inizialmente selezionato un set di dati di 15.000 cartelle cliniche, da cui è stato derivato il campione finale di 578 pazienti.

Le scansioni cardiache con IA sono più precise

Le scansioni cardiache eseguite con l'aiuto dell'intelligenza artificiale hanno fornito misurazioni relativamente più precise rispetto a quelle convenzionali. Secondo il Professore Chim Lang, che ha guidato lo studio, il software IA ha offerto più caratteristiche della struttura e della funzione del cuore importanti per la diagnosi dell'insufficienza cardiaca.

“La nostra ricerca rappresenta un avanzamento nell'utilizzo dell'apprendimento profondo per interpretare automaticamente le immagini ecocardiografiche. Questo ci consentirà di semplificare l'identificazione dei pazienti con insufficienza cardiaca su larga scala all'interno di set di dati di cartelle cliniche elettroniche.”

Professore Lang

Le immagini ecocardiografiche potenziate dall'IA hanno offerto dimensioni e funzioni del cuore meglio definite rispetto alle scansioni medie recuperate dalle impostazioni dei dati EHR. Questo livello di dettaglio, insieme alla capacità di elaborare immagini su una scala più ampia, potrebbe accelerare la selezione dei pazienti negli studi clinici o aiutare nel monitoraggio di supervisione dell'insufficienza cardiaca attraverso i sistemi sanitari.

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L'insufficienza cardiaca rimane un problema clinico e di sanità pubblica comune. È una condizione in cui il cuore non è più in grado di pompare sangue sufficiente al resto del corpo. Non esiste una cura per la condizione, ma cambiamenti nello stile di vita, chirurgia e medicina possono aiutare a controllare i sintomi e la progressione della malattia, che di solito progredisce nel tempo.

Utilizzando le cartelle cliniche dei pazienti, i ricercatori hanno utilizzato l'apprendimento automatico per identificare anomalie strutturali e funzionali che sarebbero difficili da notare solo dall'analisi dell'immagine ecocardiografica.

L'IA rileva anomalie non tracciabili con l'analisi tradizionale

In un'intervista, il Professore Lang ha dichiarato che lo studio ha un grande potenziale nel migliorare la vita dei pazienti. Ha menzionato che, sulla base della valutazione delle cartelle cliniche emblematiche, il team è stato in grado di rilevare anomalie morfologiche e meccanicistiche che non sarebbero state viste sulle immagini ecocardiografiche bidimensionali standard.

“Valutando vaste quantità di cartelle cliniche, siamo stati in grado di rilevare anomalie strutturali e funzionali che non avremmo potuto fare con l'analisi tradizionale delle immagini ecocardiografiche.”

Professore Lang

Lo studio pubblicato nella ESC Heart Failure Journal evidenzia la capacità dell'IA di cambiare la sanità aiutando nella diagnosi precoce di questi disturbi difficili. Come dichiarato, con l'aiuto dello sviluppatore di software Us2 e del finanziamento di ROCH Diagnostics International, la ricerca apre la strada a un'ulteriore esplorazione delle applicazioni dell'IA nella diagnostica predittiva e nel trattamento personalizzato.

Segnalazione di Cryptopolitan di Chris Murithi