Negli ultimi anni sempre più l’intelligenza artificiale è diventato uno strumento di supporto all’attività del medico. In particolare, stiamo assistendo a innumerevoli progressi nella diagnostica per immagini anche in ambito cardiologico.
L’ecocardiografia è in cardiologia la più comune procedura diagnostica ma la sua analisi non è priva di sfide. Grazie all’intelligenza artificiale però sta migliorando l’efficienza e l’accuratezza delle immagini ecocardiografiche e in futuro dobbiamo aspettarci un supporto sempre maggiore da parte della medicina digitale e in particolare dell’intelligenza artificiale.
Dalla letteratura scientifica aumentano i dati di efficacia di questi nuovi strumenti. In particolare, un recente studio controllato ha proprio messo in luce il vantaggio definitivo nell’utilizzo di questo tipo di algoritmi per semplificare il flusso di lavoro nell’ambulatorio di ecografia. Lo studio ha valutato se la rilevazione della frazione di eiezione ventricolare sinistra effettuata dagli algoritmi di intelligenza artificiale o da un ecografista necessitino di una rivalutazione da parte di un cardiologo revisore con frequenza differente.
Nell’analisi sono stati presi in esame oltre 3.400 ecocardiogrammi transtoracici eseguiti su adulti per qualsiasi indicazione clinica. La percentuale di valutazioni sostanzialmente modificate è stata del 16,8% nel gruppo AI e del 27,2% nel gruppo ecografisti (differenza: -10,4%).
Si ipotizza che in futuro gli algoritmi di intelligenza artificiale, se sviluppati e integrati nel modo giusto, potranno migliorare la qualità della lettura dell’ecografia, ma anche aumentare l’efficienza di ecografisti e cardiologi in termini di tempo e di impegno dedicato.
In pratica si ritiene che l’applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale abbia innumerevoli vantaggi: può aiutare a contenere i costi, a evitare ulteriori test non necessari, può ridurre il carico di lavoro migliorando la riproducibilità e la standardizzazione dei dati.
Bibliografia
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- Ouyang D. EchoNet-RCT: Safety and Efficacy Study of AI LVEF. Presented at: ESC 2022. August 27, 2022. Barcelona, Spain
