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Uno studio UCL rileva che le misurazioni IA delle risonanze cardiache predicono meglio la sopravvivenza
Uno studio su 27.382 pazienti ha rilevato che le misurazioni della funzione cardiaca ricavate dall’IA dalle risonanze magnetiche individuavano i pazienti a maggior rischio di morte in modo leggermente ma significativamente migliore rispetto
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Le misurazioni dell’IA hanno superato quelle dei clinici
Il 3 novembre, University College London ha riferito che le misurazioni della funzione cardiaca ricavate dall’IA dalle risonanze magnetiche erano più strettamente associate alla durata della sopravvivenza dei pazienti dopo l’esame rispetto alle misurazioni effettuate dai clinici. Lo studio ha confrontato le misurazioni della frazione di eiezione generate dall’IA con le valutazioni di clinici esperti. La frazione di eiezione descrive l’efficacia con cui il cuore pompa il sangue e viene utilizzata per orientare le decisioni terapeutiche.
I ricercatori hanno analizzato le scansioni di 27.382 pazienti sottoposti ad accertamenti per patologie cardiache note o sospette nel Regno Unito e negli Stati Uniti. I pazienti sono stati seguiti per una media di oltre cinque anni, durante i quali si sono verificati 3.458 decessi. Le misurazioni ricavate dall’IA si sono dimostrate leggermente ma significativamente migliori nel prevedere quali pazienti fossero a maggior rischio di morte. La differenza è rimasta significativa dopo che i ricercatori hanno tenuto conto di fattori tra cui l’età e il sesso.
Lo studio ha valutato il rapporto tra le misurazioni e la mortalità successiva; non ha verificato se l’uso dell’IA per orientare le cure migliori la sopravvivenza. Il risultato riguarda la capacità predittiva e non dimostra che lo strumento stesso modifichi gli esiti per i pazienti.
La frazione di eiezione aiuta a orientare le cure
I medici usano la frazione di eiezione per decidere se i pazienti possano trarre beneficio da trattamenti specialistici per l’insufficienza cardiaca, dispositivi cardiaci impiantati o procedure per migliorare l’afflusso di sangue al cuore. La misura viene utilizzata anche per valutare il rischio chirurgico e monitorare la funzione cardiaca durante la chemioterapia. UCL l’ha descritta come un «filtro» per molti trattamenti: il modo in cui viene misurata è quindi rilevante per le decisioni prese in diverse fasi delle cure.
Il dottor Rhodri Davies, autore senior dello studio, dell’Institute of Cardiovascular Science di UCL e inventore dello strumento, ha dichiarato:
«Anche miglioramenti modesti nell’accuratezza possono avere un impatto significativo quando vengono applicati a migliaia di pazienti.»
Davies ha anche affermato che lo strumento non è destinato a sostituire i clinici, ma potrebbe fornire misurazioni più rapide e coerenti e sostenere il processo decisionale clinico.
Secondi per l’IA, minuti per gli esperti
L’IA ha analizzato ogni scansione in circa due o tre secondi per paziente. UCL ha confrontato questo dato con un precedente lavoro dello stesso gruppo, secondo cui i clinici esperti impiegavano normalmente circa 13 minuti per analizzare una scansione. Il dato dei 13 minuti proviene da quel lavoro precedente, non da una nuova prova comparativa dei tempi riportata in questo studio.
La velocità non elimina la necessità di una verifica. I ricercatori hanno riportato un tasso di errore di circa l’1% a livello di paziente, che ha interessato lo 0,08% delle immagini. Hanno sottolineato che i clinici dovrebbero verificare i risultati e interpretare le scansioni nel più ampio contesto clinico.
Un supporto di prima linea, non un sostituto
I ricercatori hanno affermato che i risultati sostengono il possibile uso dell’IA come strumento di prima linea per analizzare le risonanze magnetiche cardiache, con una revisione da parte di esperti ove necessario. UCL ha dichiarato che la tecnologia potrebbe contribuire a ridurre i carichi di lavoro mentre i sistemi sanitari affrontano una domanda crescente, mantenendo gli standard di cura e aiutando i pazienti a ricevere prima trattamenti salvavita.
Il dottor George Joy, autore principale dello studio, di City St George’s, University of London, ha definito «piccolo ma significativo» il miglioramento nell’identificazione dei pazienti a rischio più elevato. Ha descritto la frazione di eiezione come una misura importante in cardiologia perché aiuta a determinare il trattamento e la frequenza con cui i pazienti devono essere monitorati.
Il gruppo intende combinare le misurazioni dell’IA ricavate dalle scansioni cardiache con le informazioni provenienti da altri esami, in particolare gli elettrocardiogrammi, o ECG, per individuare prima eventuali problemi del muscolo cardiaco. L’obiettivo dichiarato dai ricercatori è individuare i problemi in tempo per trattarli prima che si verifichino danni permanenti; si tratta di una fase successiva programmata, non di un risultato dimostrato da questo studio.