Utilizzo dell’intelligenza artificiale nella diagnostica...

I progressi tecnici dell'intelligenza artificiale (AI)...

Utilizzo dell’intelligenza artificiale nella diagnostica cardiovascolare

I progressi tecnici dell'intelligenza artificiale (AI) nell'imaging cardiaco stanno rapidamente migliorando la riproducibilità di questo approccio e la possibilità di ridurre il tempo necessario per generare un referto

Utilizzo dell’intelligenza artificiale nella diagnostica cardiovascolareNell'angiografia con tomografia computerizzata cardiaca (CCTA) l'applicazione principale dell'AI nella pratica clinica si concentra sul rilevamento delle stenosi, sulla caratterizzazione delle placche coronariche e sul rilevamento dell'ischemia miocardica. Nella risonanza magnetica cardiaca (CMR) l'applicazione dell’AI si concentra sulla post-elaborazione e in particolare sulla segmentazione delle camere cardiache durante il late gadolinium enhancement (LGE).

Nell'ecocardiografia, l'applicazione dell'IA si concentra sulla segmentazione delle camere cardiache ed è utile per la funzione valvolare e le anomalie del movimento della parete. Il filo conduttore rappresentato da tutte queste tecniche mira a ridurre il tempo di interpretazione senza perdere informazioni rispetto all'approccio standard.

In una revisione (1) della letteratura scientifica di recente pubblicazione viene presentata una panoramica delle applicazioni di AI nell'imaging cardiaco multimodale.

L'applicazione dell'AI nell'imaging cardiovascolare è in rapido aumento considerando le possibilità di ridurre i tempi di refertazione contestualmente alla possibilità di farlo con elevata precisione. In questa revisione sono state descritte le potenziali applicazioni dell'algoritmo di AI concentrandosi sull'impatto che questi algoritmi potrebbero avere nella pratica clinica.

Questi algoritmi possono migliorare l'accuratezza diagnostica portando a un modello di medicina di precisione velocizzando i tempi di refertazione.

Inoltre, i numerosi dati ottenuti dalle analisi di AI possono fornire in breve tempo diverse indicazioni per la gestione dei pazienti.

Gli algoritmi di AI non possono tuttavia sostituire i medici che leggono i risultati dell’indagine cardiologica, ma rappresentano uno strumento utile per l'implementazione del flusso di lavoro clinico. Pertanto, nonostante il brillante futuro dell'imaging cardiaco legato all'applicazione della AI, è importante considerare la sicurezza clinica di questi algoritmi qualora dovessero essere approvati per l'uso nella pratica clinica.

 

1. Muscogiuri G, Volpato V, Cau R, et al. Application of AI in cardiovascular multimodality imaging. Heliyon. 2022;8(10):e10872.

Utilizzo dell’intelligenza artificiale nella diagnostica cardiovascolareNell'angiografia con tomografia computerizzata cardiaca (CCTA) l'applicazione principale dell'AI nella pratica clinica si concentra sul rilevamento delle stenosi, sulla caratterizzazione delle placche coronariche e sul rilevamento dell'ischemia miocardica. Nella risonanza magnetica cardiaca (CMR) l'applicazione dell’AI si concentra sulla post-elaborazione e in particolare sulla segmentazione delle camere cardiache durante il late gadolinium enhancement (LGE).

Nell'ecocardiografia, l'applicazione dell'IA si concentra sulla segmentazione delle camere cardiache ed è utile per la funzione valvolare e le anomalie del movimento della parete. Il filo conduttore rappresentato da tutte queste tecniche mira a ridurre il tempo di interpretazione senza perdere informazioni rispetto all'approccio standard.

In una revisione (1) della letteratura scientifica di recente pubblicazione viene presentata una panoramica delle applicazioni di AI nell'imaging cardiaco multimodale.

L'applicazione dell'AI nell'imaging cardiovascolare è in rapido aumento considerando le possibilità di ridurre i tempi di refertazione contestualmente alla possibilità di farlo con elevata precisione. In questa revisione sono state descritte le potenziali applicazioni dell'algoritmo di AI concentrandosi sull'impatto che questi algoritmi potrebbero avere nella pratica clinica.

Questi algoritmi possono migliorare l'accuratezza diagnostica portando a un modello di medicina di precisione velocizzando i tempi di refertazione.

Inoltre, i numerosi dati ottenuti dalle analisi di AI possono fornire in breve tempo diverse indicazioni per la gestione dei pazienti.

Gli algoritmi di AI non possono tuttavia sostituire i medici che leggono i risultati dell’indagine cardiologica, ma rappresentano uno strumento utile per l'implementazione del flusso di lavoro clinico. Pertanto, nonostante il brillante futuro dell'imaging cardiaco legato all'applicazione della AI, è importante considerare la sicurezza clinica di questi algoritmi qualora dovessero essere approvati per l'uso nella pratica clinica.

 

1. Muscogiuri G, Volpato V, Cau R, et al. Application of AI in cardiovascular multimodality imaging. Heliyon. 2022;8(10):e10872.


Ultimo aggiornamento: 12 Gennaio 2024

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