{"id":37823,"date":"2022-04-05T10:00:38","date_gmt":"2022-04-05T10:00:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hunimed.eu\/news\/come-lintelligenza-artificiale-influenzera-la-cardiologia\/"},"modified":"2022-04-05T11:00:20","modified_gmt":"2022-04-05T11:00:20","slug":"come-lintelligenza-artificiale-influenzera-la-cardiologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/news\/come-lintelligenza-artificiale-influenzera-la-cardiologia\/","title":{"rendered":"Come l’Intelligenza Artificiale influenzer\u00e0 la cardiologia"},"content":{"rendered":"

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta diventando sempre pi\u00f9 diffusa nella medicina. I seminari degli ultimi anni hanno tutti parlato di questo argomento in modo prominente. Le aziende in diversi settori la stanno utilizzando per analizzare i dati e nei processi IT di back-end per supportare la velocit\u00e0 delle informazioni disponibili, questo non \u00e8 diverso nel settore medico dove viene gi\u00e0 utilizzato senza che noi lo sappiamo.<\/p>\n

Poich\u00e9 questo \u00e8 un aspetto cos\u00ec nuovo della tecnologia, ci vorr\u00e0 un po’ di tempo perch\u00e9 i clinici si fidino, la validit\u00e0 delle informazioni che si percepisce forniscano \u00e8 qualcosa ancora da accettare. I tempi stanno cambiando e il modo in cui l’IA pu\u00f2 aiutare il lato commerciale delle cose cos\u00ec come la cura del paziente sta diventando evidente per l’industria.<\/p>\n

Sviluppo della cardiologia da parte dell’ACC<\/strong><\/h3>\n

John Rumsfield, M.D., Ph. D., FACC, (American College Cardiology (ACC) chief innovation officer e professore di medicina alla University of Colorado School of Medicine) spiega: “Abbiamo un enorme divario tra gli investimenti in IA e come effettivamente ci prendiamo cura dei pazienti<\/strong>. Abbiamo bisogno di integrarla nella nostra cura, perch\u00e9 se non \u00e8 parte del modo in cui ci prendiamo cura dei pazienti, questo non funzioner\u00e0”. “Le prove cliniche devono essere l\u00ec, e in questo momento c’\u00e8 molto pi\u00f9 hype per l’intelligenza artificiale. Abbiamo bisogno di costruire quelle prove e abbiamo anche bisogno di un allineamento con i nostri modelli di pagamento”.<\/p>\n

Ha continuato a spiegare che se l’IA sta per essere accettata e utilizzata, allora c’\u00e8 un requisito per rivedere il sistema che la maggior parte degli ospedali utilizzano come loro attuale sistema di cura cardiaca<\/strong>, il sistema di compensazione \u00e8 uno di questi. Purtroppo, finora, i cambiamenti richiesti all’interno della cura cardiologica sono stati minimi per utilizzare pienamente l’IA e assumere l’investimento considerato dal sistema sanitario. I movimenti sono stati fatti dal progetto ACC intitolato “Roadmap for Innovation”, in cui Rumsfield \u00e8 pienamente coinvolto, un progetto che sta cercando di collaborare con i fornitori di IA direttamente. L’ACC ha anche cercato di spingere le applicazioni per l’ACC National Cardiovascular Data Registry (NCDR) al fine di sostenere il lancio dell’IA all’interno delle cure cardiache.<\/p>\n

Con l’incontro tra l’ACC e le aziende di IA sono state inventate tecnologie che porteranno assolutamente benefici al settore. Sono gi\u00e0 stati sviluppati dispositivi indossabili<\/strong> che operano direttamente con una cartella clinica elettronica (CCE), al fine di esaminare i pazienti in qualsiasi momento e integrare anche questo con gli smartphone. Questi potrebbero essere particolarmente utili quando si lavora con pazienti che hanno sofferto di insufficienza cardiaca, al fine di ottenere informazioni molto pi\u00f9 utili che possono espandere la CCE. L’amministrazione dietro tali registrazioni pu\u00f2 essere ridotta e quindi il personale pu\u00f2 essere in grado di dedicare meglio il proprio tempo al trattamento diretto.<\/p>\n

“Quello che spero \u00e8 che possiamo arrivare da dove siamo oggi a guidare effettivamente la trasformazione digitale nella sanit\u00e0”, ha spiegato Rumsfeld.<\/p>\n

Le universit\u00e0 e l’ACC hanno la capacit\u00e0 di ottenere enormi quantit\u00e0 di dati dal suo NCDR, dati che supporteranno assolutamente l’IA. Sono in corso prove tra l’Universit\u00e0 di Yale e l’ACC per rivedere ed estrarre i dati NCDR insieme all’IA per vedere quali conclusioni si possono raggiungere. Rumsfield dice: “La migliore tecnologia \u00e8 quella che chiamano ‘tecnologia silenziosa’, non sai nemmeno che \u00e8 l\u00ec e ti rende pi\u00f9 efficiente e svolge un compito. Nel mondo non sanitario, non ci rendiamo nemmeno conto quando l’IA viene usata”. L’IA \u00e8 in grado di supportare la congestione del traffico attraverso l’analisi di grandi dati in modo da poter fornire tempi di viaggio in diretta o percorsi alternativi, \u00e8 la cosa che \u00e8 in grado di darti una previsione meteo accurata sul tuo smartphone, \u00e8 l’aspetto che alimenta i motori di ricerca online come Google.<\/p>\n

“Come cardiologi, siamo a nostro agio con i progressi della tecnologia, ma abbiamo bisogno che sia efficiente, utile e che renda la nostra vita migliore e non peggiore come molti sostengono che la CCE ha fatto, e dovrebbe davvero essere in background. Ma se deve funzionare in background, abbiamo bisogno di sapere che \u00e8 stato convalidato clinicamente e che abbiamo dimostrato che \u00e8 sicuro, efficace e che fa effettivamente quello che serve”, ha detto Rumsfeld. Ci sono dei video che potete trovare online per saperne di pi\u00f9.<\/p>\n

Le malattie complicate beneficeranno dei Big Data che l’IA pu\u00f2 fornire<\/strong><\/h3>\n

Anthony Chang, M.D., chief artificial intelligence officer, Children’s Hospital of Orange County (CHOC) parla del complesso software analitico che \u00e8 anche conosciuto come machine learning, che deriva dall’IA. Anthony \u00e8 uno dei fondatori di AIMed, questa \u00e8 una societ\u00e0 che sta cercando di attivare collegamenti tra gli ospedali che sono interessati all’IA e varie aziende che sono in grado di collaborare in questo settore. Deep learning<\/strong> – la soluzione pi\u00f9 recente dall’IA \u00e8 la capacit\u00e0 di risolvere problemi che appaiono pi\u00f9 intricati, l’apprendimento automatico pu\u00f2 fornire solo questo prima che sia richiesto di pi\u00f9.<\/p>\n

Questa nuova tecnologia di “apprendimento profondo” funziona come il cervello umano<\/strong>, in grado di capire quali errori sono stati fatti in precedenza e di intraprendere azioni derivanti da quelle esperienze. I pazienti con problemi pi\u00f9 complicati beneficeranno maggiormente della tecnologia che l’IA pu\u00f2 portare.<\/p>\n

“L’apprendimento profondo \u00e8 pi\u00f9 difficile da fare e richiede molti pi\u00f9 dati, ma penso che i dividendi per situazioni particolarmente complesse saranno molto pi\u00f9 grandi di qualsiasi cosa abbiamo visto prima”, ha detto Chang.<\/p>\n

Ai pazienti che hanno malattie intricate possono essere prescritte varie medicine da medici di varie competenze, la cui variet\u00e0 pu\u00f2 interagire tra loro. Ci pu\u00f2 anche essere una storia di trattamenti e procedure effettuate in precedenza che possono influenzare i risultati. I sistemi di apprendimento profondo dovrebbero essere in grado di esaminare i dati dei pazienti<\/strong>, storici e attuali, guardando tutti i risultati da ECG, referti radiologici, risultati di laboratorio, ecc, ed essere in grado di offrire soluzioni basate sulle normative vigenti o su informazioni rilevanti da studi recenti.<\/p>\n

Chang consiglia che l’apprendimento profondo pu\u00f2 prendere un sacco di dati in cui si conoscono i risultati, ma lasciare che il computer li classifichi. Pu\u00f2 quindi, utilizzando le capacit\u00e0 dell’IA, essere in grado di determinare nuovi modi per identificare quali pazienti sono pi\u00f9 a rischio.<\/p>\n

“Questo \u00e8 un paradigma perch\u00e9 non stabiliamo le regole, lasciamo che i computer lo capiscano, e poi prendiamo quell’algoritmo sviluppato dal computer e lo applichiamo a nuovi pazienti e vediamo se ha senso”, ha spiegato Chang. “Non dovremmo lasciare che gli algoritmi siano l’unica soluzione, ci dovrebbe essere anche la cognizione, dove ci pu\u00f2 essere una collaborazione tra gli umani e la macchina per ottenere il miglior risultato”.<\/p>\n

Nell’ambito della cardiologia, sappiamo che gli aspetti sono molto pi\u00f9 complessi di ci\u00f2 che viene semplicemente visto. Inizialmente, le applicazioni IA che sono state sviluppate utilizzano semplicemente immagini mediche per supportare l’identificazione dei risultati radiologici. Il modo in cui questi algoritmi funzionano non sono purtroppo pi\u00f9 intelligenti che, per esempio, chiedere a un computer di distinguere una persona o un animale da un sacco di immagini e foto.<\/p>\n

“La cardiologia \u00e8 uno dei migliori campi per utilizzare l’IA perch\u00e9 ha questa serie di problemi, come i pazienti complessi, la necessit\u00e0 di supporto decisionale, la tecnologia indossabile, e l’IA necessaria per questo. La cardiologia ha certamente il portafoglio di problemi con le soluzioni che possono essere generate dall’intelligenza artificiale”, ha detto Chang.<\/p>\n

L’uso di AI in cardiologia ora<\/strong><\/h3>\n

L’IA ha gi\u00e0 i suoi usi nell’industria dell‘imaging medico<\/strong> e della cardiologia. Ci sono opzioni disponibili in commercio di IA come il calcolo della frazione di eiezione (EF) e i sistemi a ultrasuoni point-of-care (POCUS), per esempio, il GE Healthcare Vscan. Sistemi cardiaci pi\u00f9 sofisticati come il Philips Epiq e il Siemens SC2000 sono in grado di utilizzare l’IA per rilevare parti dell’anatomia, definendola ed etichettandola, identificando i punti di vista e le misure ottimali prima che il medico possa visualizzare il caso.<\/p>\n

Ci sono fornitori di software che hanno un software di scoring del calcio automatizzato dall’Intelligenza Artificiale per le scansioni TAC cardiache<\/strong>. Questo software \u00e8 in grado di quantificare le informazioni molto rapidamente e creare rapporti che codificano a colori per sezione di vaso sul set di dati. GE healthcare e Canon hanno recentemente ricevuto entrambi l’approvazione della FDA per formule TAC di ricostruzione iterativa basate su IA che possono analizzare immagini di qualit\u00e0 da scansioni TAC che potrebbero non essere chiare. Anche Siemens \u00e8 in grado di ottimizzare le scansioni TAC, in base all’isocentro sul letto di scansione.<\/p>\n

L’IA viene gi\u00e0 utilizzata per accelerare i tempi dell’esame e consentire lo sviluppo di numerose immagini da una sola scansione<\/strong>, riducendo cos\u00ec al minimo il tempo necessario all’interno dello scanner RM, in modo da poter effettuare un maggior numero di scansioni di pazienti ogni giorno. Il software Arterys AI-based per la risonanza magnetica cardiaca \u00e8 in grado di accelerare l’elaborazione dell’esame automatizzando i dati.<\/p>\n

Sanjaya Gupta M.D. (elettrofisiologo al St. Luke’s Mid America Heart Institute) ha fatto parte di un team che ha inventato un’applicazione che utilizza l’IA per definire il rischio dei pazienti con fibrillazione atriale (AFib). \u00c8 in grado di filtrare i pazienti in quelli che hanno bisogno di anticoagulazione, quelli che non lo fanno, e quelli che sono contendenti per l’occlusione dell’appendice atriale sinistra (LAA), una prodezza sorprendente. Questa app ha sviluppato la capacit\u00e0 di selezionare i pazienti per le procedure di occlusione della LAA. Gupta ha detto “Cosa pi\u00f9 importante, questo ci aiuta a identificare quei pazienti che non ci siamo resi conto avessero un problema, questo \u00e8 ci\u00f2 che \u00e8 davvero fondamentale. Questo ci aiuta anche a identificarli come pazienti a rischio tra le loro visite cliniche regolari e ci permette di chiamare e intervenire. Questo \u00e8 davvero dove il prossimo livello di questo sta andando e avr\u00e0 un grande impatto sulla qualit\u00e0 della cura del paziente”.<\/p>\n

I dispositivi indossabili e gli smartphone, ancora una volta, stanno giocando un ruolo nella registrazione ECG e rendendo i pazienti consapevoli delle aritmie dagli algoritmi IA che sono in grado di rilevare e inviare notifiche. L’Apple Watch e il Kardia Alivecor stanno gi\u00e0 utilizzando questo. I dispositivi indossabili e le app sono solo l’inizio del monitoraggio cardiaco, ci saranno progressivamente pi\u00f9 progressi nelle opzioni point-of-care per i pazienti da ci\u00f2 che l\u2019IA pu\u00f2 offrire. I pazienti che sono a rischio saranno identificati pi\u00f9 facilmente, quindi un medico cardiologico umano pu\u00f2 rilevare e quindi fornire aiuto prima.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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