L'intelligenza artificiale salva anche i cuori. Ospedale Molinette all'avanguardia

L’Intelligenza Artificiale (IA) rivoluziona la cardiologia: sarà lei, analizzando una semplice coronarografia, a determinare con precisione se e quando procedere con un’angioplastica coronarica. Grazie a uno strumento innovativo basato sull'IA, il trattamento delle malattie coronariche si prepara a fare un salto di qualità, migliorando la valutazione delle placche nelle arterie coronarie in modo più rapido ed efficace.

Pubblicato sulla prestigiosa rivista European Heart Journal Quality of Care and Cardiovascular Outcomes, questo studio all'avanguardia è frutto di una collaborazione tra l’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino, l’Università degli Studi di Torino e il Dipartimento di Ingegneria Elettronica dell'Università di Catania. Il progetto, guidato dai cardiologi Ovidio De Filippo e Fabrizio D'Ascenzo della Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette (sotto la direzione del professor Gaetano Maria De Ferrari), ha visto il coinvolgimento di numerosi Centri cardiologici italiani ed europei, inclusi cinque piemontesi.

La sfida affrontata da questo studio è tra le più comuni nella cardiologia interventistica. Le attuali Linee guida internazionali raccomandano esami specifici come il FFR (Fractional Flow Reserve) e l'iFR (instantaneous wave-free ratio) per decidere se procedere con un’angioplastica. Tuttavia, questi test sono raramente eseguiti a causa dei costi elevati, del tempo necessario e dei rischi connessi all’inserimento di cateteri aggiuntivi nella coronaria.

Questo rivoluzionario studio verrà presentato in anteprima durante le 36me Giornate Cardiologiche Torinesi, in programma a Torino dal 19 al 21 settembre 2024, presso il Polo Aldo Moro dell'Università degli Studi di Torino (via Sant'Ottavio 18), sotto la direzione dei professori Mauro Rinaldi, Gaetano Maria De Ferrari e Fabio Verzini.

Una rivoluzione chiamata STARFLOW

Il team ha sviluppato STARFLOW, un potente strumento di machine learning in grado di stimare i valori di FFR e iFR direttamente dalle immagini standard di coronarografia. Utilizzando una rete neurale profonda multi-task, STARFLOW analizza due semplici proiezioni angiografiche per fornire una valutazione accurata delle placche, guidando così i pazienti verso l’angioplastica o verso un trattamento medico.

I risultati dello studio sono impressionanti: l’accuratezza di STARFLOW sfiora il 90%, un livello di precisione paragonabile a quello delle tecniche invasive tradizionali, ma con vantaggi significativi in termini di tempo, riduzione dei rischi per i pazienti e costi.

“L'implementazione di STARFLOW potrebbe rivoluzionare l'accesso dei pazienti a valutazioni fisiologiche precise delle stenosi coronariche,” afferma il dottor De Filippo. “Questo strumento innovativo ha il potenziale di migliorare il processo decisionale clinico e ottimizzare i trattamenti per le malattie coronariche.”

Il professor De Ferrari aggiunge: “Si tratta di un contributo straordinario dell'Intelligenza Artificiale alla cardiologia e di una dimostrazione concreta di come l'innovazione tecnologica, integrata con le competenze mediche, possa affrontare problemi clinici complessi, migliorando l'efficienza e l'efficacia delle cure.”