Rivoluzione dalle Molinette: l’intelligenza artificiale indica la strategia dopo l’infarto
Pubblicato sulla rivista The Lancet uno studio della Cardiologia universitaria della Città della Salute, svolto con i ricercatori di UniTo e PoliTo, per la creazione di un nuovo sistema di classificazione del rischio di eventi futuri nei pazienti dopo un infarto. Una tecnica che determinerà una vera rivoluzione e ridurrà statisticamente la possibilità di una non corretta diagnosi. Questo risultato rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale
TORINO. Straordinario risultato di una ricerca coordinata dalla Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino (diretta dal professor Gaetano Maria De Ferrari), assieme al Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino ed a quello di Meccanica e Aerospaziale del Politecnico di Torino. Gli autori hanno utilizzato quell’approccio dell’Intelligenza Artificiale chiamato Machine Learning o di apprendimento automatico, secondo il quale i computer imparano progressivamente dai dati che vengono loro forniti migliorando sempre più le loro capacità predittive ed individuando correlazioni. In questo caso, il risultato è stato la creazione di un nuovo sistema di classificazione del rischio di eventi futuri nei pazienti dopo un infarto. L’assoluta novità e la grande efficacia di questo nuovo approccio sono valse alla ricerca la pubblicazione, proprio oggi, sulla rivista di medicina più blasonata al mondo, The Lancet.
“I pazienti con infarto miocardico acuto – spiega il dottor Fabrizio D’Ascenzo, coordinatore dello studio – sono ad altissimo rischio nei primi due anni sia di una recidiva di infarto sia di sanguinamenti maggiori legati ai farmaci che mantengono il sangue ‘più fluido’, come la cardioaspirina. La decisione sulla terapia migliore deve bilanciare questi due rischi, cosa che il cardiologo fa basandosi sulla propria esperienza e sul suo intuito clinico, aiutato da dei punteggi di rischio. Tuttavia questi punteggi sono poco precisi e pertanto di modesto aiuto anche per un cardiologo esperto. Abbiamo perciò cercato di migliorare la situazione utilizzando dati clinici riguardanti 23.000 pazienti, molti dei quali raccolti in Piemonte, che hanno fornito la massa critica di informazioni per la nostra ricerca”.
“Collaboriamo da anni con la Cardiologia universitaria delle Molinette, studiando le relazioni esistenti tra i flussi sanguigni e le patologie che interessano le arterie – dicono i professori Umberto Morbiducci e Marco Deriu del Gruppo di Biomeccanica Computazionale del Politecnico – e come Bioingegneri siamo entusiasti di avere esteso la collaborazione a questo nuovo settore, estremamente promettente”.
L’analisi dei dati con questa tecnica basata sull’Intelligenza Artificiale si differenzia nettamente dall’approccio usato finora, basato sull’analisi statistica tradizionale. In alcuni settori questa nuova tecnica determinerà una vera rivoluzione.
“I dati – spiega Marco Aldinucci, docente di Informatica di UniTo – sono stati analizzati con algoritmi di Machine Learning che usano pertanto metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza il bisogno di conoscere nulla a priori sulle possibili relazioni tra i dati stessi”.
La differenza trovata tra l’approccio precedente basato sull’analisi statistica tradizionale e questo, basato sull’Intelligenza Artificiale, è stata davvero importante. Mentre la precisione dei migliori punteggi disponibili per identificare la possibilità di un evento come un nuovo infarto o un sanguinamento si aggira intorno al 70%, la precisione di questo nuovo punteggio di rischio si avvicina al 90%, riducendo statisticamente la possibilità di una non corretta diagnosi da tre ad un solo paziente su dieci analizzati.
“Siamo entusiasti di questi risultati – afferma il professor Gaetano Maria De Ferrari – per tre motivi. Primo, possiamo ora curare meglio i nostri pazienti, aggiungendo alla nostra esperienza clinica delle stime davvero precise del rischio cui vanno incontro, confermando il ruolo centrale della Cardiologia universitaria di Torino nella ricerca volta a creare benefici per i pazienti. Secondo, lo studio è una dimostrazione fortissima delle possibilità dell’Intelligenza Artificiale in medicina e in cardiologia in particolare. Terzo, questo risultato ottenuto in collaborazione tra Università e Politecnico rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale. In particolare, noi vorremmo candidarci ad un ruolo di riferimento italiano per l’intelligenza artificiale in medicina e questa pubblicazione può contribuire a legittimare questa aspirazione”.
Torino è stata scelta come sede principale dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale, che si occuperà dell’applicazione dell’intelligenza artificiale in vari settori, con attività di ricerca prevista anche in diverse sedi aggiuntive sul territorio nazionale.
