Un rilevante passo in avanti, nel binomio AI-Ecg, con l’intento di migliorare gli esiti della diagnostica clinica. Fermo restando che l’AI applicata all’elettrocardiogramma costituisce un’area contraddistinta da enormi potenzialità, ad oggi l’uso di questa tecnologia nella pratica clinica è ancora circoscritto. In particolare, non emergono solide evidenze circa l’utilità clinica e la relazione costo efficacia dell’AI-Ecg. Ma i primi risultati sono incoraggianti.
Risultati dello studio
Pubblicato su Nature Medicine, lo studio controllato randomizzato – coordinato dal National Defense Medical Center di Taipei (Taiwan) – è stato focalizzato su 39 medici e 15.965 pazienti. Nel dettaglio, la tipologia di intervento di questo AI-Ecg prevedeva un report sul paziente e un alert al personale medico (atto a segnalare se l’assistito che aderiva allo studio era ad elevato rischio di morte). In questo modo i medici venivano allertati per focalizzarsi su chi, tra i pazienti, poteva essere a rischio di peggioramento nell’arco poche ore.
Lo studio raggiungeva quindi il suo traguardo primario “rilevando – illustra la ricerca – che l’implementazione dell’alert AI-Ecg è stato associato a una notevole riduzione della mortalità per tutte le cause entro 90 giorni: solo il 3,6% dei pazienti nel gruppo di intervento è deceduto entro 90 giorni, rispetto al 4,3% del gruppo di controllo”.
E ancora, nell’analisi dei risultati secondari, spiega il team di ricerca, “i pazienti nel gruppo di intervento hanno ricevuto più cure in terapia intensiva rispetto al gruppo di controllo”; ma – si badi bene – il fatto che ci sia stato l’allarme AI-Ecg nei confronti dei medici ha determinato “una riduzione significativa del rischio di morte cardiaca” (0,2% nel braccio della ricerca che ha avuto l’intervento dell’AI-Ecg rispetto al 2,4% del gruppo di controllo).
AI-Ecg, quale futuro?
Dall’AI per lo screening del cancro al seno all’AI applicata all’elettrocardiogramma, che può essere usata come strumento diagnostico, predittivo, nella personalizzazione del trattamento e per rimarcare nuovi fenotipi di patologia. La sfida per il futuro è in che modo implementarne l’utilizzo per renderla fruibile – e utilizzabile in concreto – nella pratica odierna. Con l’obiettivo ultimo di riuscire a individuare alterazioni non evidenziabili dall’occhio umano.
Alla base di tutto c’è l’utilizzo di enormi database, integrati con le attuali smisurate capacità computazionali. Rilevanti dataset di training, validazione e testing che però sollevano – ad esempio – problematiche di sicurezza e tutela dei dati – dunque di privacy –, per il pericolo di cyberattacchi. L’AI non prenderà il posto del medico, ma il cardiologo “digitale” bypasserà il professionista sanitario che non utilizza i sistemi di intelligenza artificiale. A vantaggio non solo diagnosi più accurate, ma anche di trattamenti più mirati ed efficaci.