Nuovi approfondimenti provenienti dallo studio AI-ENCODE hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale (AI) ha consentito con successo l’estrazione automatizzata di dati funzionali e fisiologici chiave dagli angiogrammi di routine. I risultati dell’ultima ora sono stati presentati oggi alle sessioni scientifiche 2024 della Society for Cardiohorse Angiography & Interventions (SCAI).
L’angiografia coronarica è una procedura diagnostica ampiamente utilizzata per identificare la malattia coronarica (CAD), eseguita su oltre un milione di pazienti ogni anno negli Stati Uniti. Attualmente, i dati estratti dagli angiogrammi coronarici si limitano a rilevare i blocchi nelle arterie coronarie. Tuttavia, la tecnologia dell’intelligenza artificiale ha il potenziale per ampliare le capacità diagnostiche dell’angiografia coronarica convenzionale espandendone l’ambito diagnostico, il che può migliorare il processo decisionale clinico e avere un impatto positivo sugli esiti dei pazienti.
Lo studio AI-ENCODE ha sfruttato tecniche avanzate di apprendimento automatico per espandere la gamma di dati ottenuti da angiogrammi coronarici di routine. Utilizzando una libreria di oltre 20.000 angiogrammi eseguiti presso la Mayo Clinic dal 2016 al 2021, il team di studio ha sviluppato e convalidato più algoritmi di intelligenza artificiale per estrarre dati sulla funzione ventricolare sinistra e destra, pressioni di riempimento intracardiaco e indice cardiaco da uno a due video angiografici . Gli ecocardiogrammi eseguiti vicino all’angiogramma sono serviti come “gold standard” per il confronto.
I modelli AI prevedevano la frazione di eiezione ventricolare sinistra (LVEF), le pressioni di riempimento del ventricolo sinistro, la disfunzione ventricolare destra e l’IC con un’area sotto la curva operativa del ricevitore (AUC) di 0,87, 0,87, 0,80 e 0,82, rispettivamente. Questi risultati mostrano che nuovi modelli di intelligenza artificiale sono stati in grado di estrarre dati diagnostici chiave che normalmente avrebbero richiesto test aggiuntivi come ecocardiogrammi e/o cateterizzazione del cuore destro.
Gli strumenti diagnostici tradizionali in medicina cardiovascolare contengono vaste informazioni, ma molte rimangono sottoutilizzate. Il progetto AI-ENCODE ha dimostrato che è possibile sfruttare l’intelligenza artificiale per sbloccare e fornire uno spettro più ampio e significativo di risultati clinici provenienti dagli angiogrammi esistenti. Questo studio ci mostra davvero l’abilità dell’intelligenza artificiale nel rivelare intuizioni che vanno oltre ciò che l’occhio umano può vedere. È importante sfruttare le capacità dell’intelligenza artificiale come strumento diagnostico per fornire il meglio possibile ai nostri pazienti”.
Mohamad Alkhouli, MD, presidente della divisione di ricerca e innovazione presso la Mayo Clinic School of Medicine e autore principale dello studio
Gli autori dello studio attendono con impazienza ulteriori analisi delle capacità dell’intelligenza artificiale nello spazio cardiovascolare.
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