Lo strumento di IA "super-umano" rileva le malattie cardiache in meno di 2 secondi

L'intelligenza artificiale potrebbe presto essere in grado di diagnosticare le malattie cardiache, l'ipertensione e il diabete attraverso una semplice scansione del viso di una persona di cinque secondi o un elettrocardiogramma di routine (ECG). Una nuova ricerca presentata al congresso della Società Europea di Cardiologia (ESC) a Monaco di Baviera suggerisce che gli strumenti di IA possono estrarre informazioni sanitarie critiche dai dati medici molto più velocemente e con maggiore precisione rispetto ai medici umani. I risultati, rivelati durante la più grande conferenza sul cuore del mondo, evidenziano il potenziale trasformativo dell'IA nella medicina moderna.

Un sistema di intelligenza artificiale, attualmente in fase di sperimentazione nel National Health Service (NHS), afferma di identificare le persone a rischio di insufficienza cardiaca e malattia delle valvole cardiache da una scansione ECG. Un altro modello di intelligenza artificiale ha dimostrato la capacità di rilevare l'ipertensione e il diabete di tipo 2 analizzando sottili cambiamenti nel colore della pelle e nel flusso sanguigno visibili in un breve video facciale. Nel Regno Unito, circa 16 milioni di persone soffrono di ipertensione, quattro milioni hanno il diabete di tipo 2 e oltre otto milioni vivono con malattie cardiache, molte delle quali rimangono non diagnosticate.

L'attuale processo diagnostico per problemi cardiaci comporta spesso lunghi tempi di attesa, con centinaia di migliaia di pazienti in lista d'attesa di cardiologia del NHS. Questo ritardo aumenta il rischio di complicazioni come ictus e infarto. 6 milioni di scansioni ECG e ha mostrato una precisione promettente, identificando l'81% dei pazienti con insufficienza cardiaca e il 90% con malattia della valvola cardiaca. Se il test ha successo, la tecnologia potrebbe essere integrata nel NHS entro cinque anni, consentendo una rapida identificazione e successiva priorità dei pazienti che richiedono ulteriori test.

Tuttavia, storicamente non sono riusciti a identificare problemi cardiaci strutturali come l'insufficienza cardiaca o le malattie valvolari, che richiedono un'imaging più dettagliato tramite ecocardiogrammi. Queste scansioni sono spesso ritardate a causa di vincoli di risorse, lasciando molti pazienti vulnerabili al peggioramento delle condizioni. Il dottor Ahmed El-Medany, che ha guidato l'analisi ECG all'Imperial College di Londra, ha sottolineato l'importanza delle prestazioni dell'IA. Ha osservato che la capacità dell'IA di riconoscere modelli al di là della percezione umana potrebbe rivoluzionare la diagnostica. Il prossimo passo è valutare l'efficacia delle funzioni dell'IA nell'ambiente NHS.

I dispositivi portatili ECG sono anche in fase di test per determinare se possono fornire dati sufficienti ai sistemi di IA per rilevare le malattie cardiache in ambiente domestico. Il dottor Roy Jogiya, ricercatore medico capo presso Heart Research UK, ha descritto le implicazioni dello screening AI come potenzialmente trasformativo. Ha sottolineato che mentre gli ECG sono tra i test medici più accessibili, l'IA sta rivelando un valore diagnostico non sfruttato.

Mentre l'IA non può sostituire le diagnosi definitive, offre un potente strumento per identificare gli individui ad alto rischio che possono quindi ricevere cure di follow-up tempestive. Al congresso ESC, i ricercatori hanno anche condiviso i risultati preliminari su un altro modello di IA in grado di diagnosticare l'ipertensione arteriosa esclusivamente da riprese video facciali. Analizzando le risposte microvascolari e le variazioni del tono cutaneo, l'IA può inferire lo stato cardiovascolare senza la necessità di misurazioni convenzionali della pressione sanguigna. Questo approccio duale, sfruttando sia i dati ECG che i segnali visivi, potrebbe ridurre significativamente i ritardi diagnostici e migliorare l'accesso alle cure.

Mentre la tecnologia continua ad evolversi, gli esperti prevedono applicazioni più ampie, compresi gli screening opportunistici durante i controlli di routine o le valutazioni di emergenza. L'integrazione dell'IA nell'assistenza sanitaria tradizionale affronta sfide, tra cui garantire l'accuratezza, affrontare le preoccupazioni etiche e adattare l'infrastruttura esistente. Tuttavia, il successo iniziale di questi modelli di IA sottolinea il loro potenziale per migliorare l'efficienza diagnostica e i risultati per i pazienti. I ricercatori pianificano di perfezionare ulteriormente gli algoritmi e condurre studi su larga scala per convalidare la loro efficacia in diverse popolazioni.

L'obiettivo è anche quello di sviluppare interfacce user-friendly che consentano ai fornitori di assistenza sanitaria di incorporare facilmente la diagnostica assistita dall'IA nella pratica quotidiana. Mentre il NHS e altri sistemi sanitari esplorano modi per alleviare la pressione sulle risorse, innovazioni come la diagnostica guidata dall'IA offrono uno sguardo a un futuro in cui valutazioni complesse della salute possono essere condotte in modo rapido ed efficiente.