Cuore infranto, l'intelligenza artificiale prevede il rischio di prognosi negativa nei pazienti colpiti

TORINO - L’Intelligenza Artificiale ora prevede il rischio di prognosi negativa nei pazienti colpiti dalla sindrome del cuore infranto. È stato sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale basato sul machine learning per prevedere il rischio di prognosi negativa nei pazienti affetti da cardiomiopatia da stress acuto, detta anche sindrome del cuore infranto.

È stato appena pubblicato uno studio innovativo condotto dai medici cardiologi Ovidio De Filippo e Fabrizio D'Ascenzo della Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino, in collaborazione con il dottore Corrado Pancotti e altri esperti di IA dell'Università degli Studi di Torino, sotto la direzione rispettivamente dei professori Gaetano Maria De Ferrari e Piero Fariselli. Questo studio, pubblicato sulla prestigiosa rivista scientifica internazionale European Journal of Heart Failure potrà rivoluzionare la comprensione e la gestione della sindrome di Tako-tsubo, una rara ma pericolosa condizione cardiaca, anche conosciuta come cardiomiopatia da stress acuto o sindrome del cuore infranto. Lo studio ha utilizzato un registro di pazienti coordinato dalla Cardiologia dell’ospedale Molinette con la cardiologia dell'Università di Zurigo, guidata dal professore Christian Templin.

Questa patologia, che colpisce soprattutto le donne ed è tipicamente scatenata da uno stress emotivo, era stata inizialmente considerata benigna, ma è in realtà associata a molti eventi avversi, compresa la mortalità a breve termine, che può arrivare ad essere simile a quella dell’infarto. Il nuovo studio ha sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale basato sul machine learning per prevedere il rischio di prognosi negativa nei pazienti affetti da cardiomiopatia da stress acuto. Il modello è stato derivato dal registro europeo International Takotsubo Registry di quasi 4000 pazienti e validato in oltre 1000 pazienti italiani.

Il modello ottenuto ha una precisione senza precedenti nella predizione della prognosi. Questi risultati sono un grosso passo avanti nella gestione dei pazienti con TTS e nella comprensione dell’interazione tra le diverse variabili cliniche nel determinare la prognosi. Vista l’affidabilità del sistema, è stato messo a punto un calcolatore disponibile gratuitamente a tutti i medici (https://compbiomed.hpc4ai.unito.it/intertako/). Grazie a questo calcolatore i medici coinvolti nella gestione di questa condizione potranno stimare il rischio dei pazienti affetti da sindrome da tako-tsubo e agire di conseguenza, per esempio intensificando precocemente il livello di cure nei pazienti a rischio più elevato.

«Per semplificare la comunicazione medico - paziente e la comprensione della propria condizione clinica anche ai pazienti stessi, l’algoritmo classifica anche il rischio in tre categorie  Alto, Medio e Basso” dice il dottor De Filippo, primo autore dello studio.

«Questo studio si aggiunge a diverse altre dimostrazioni del nostro gruppo sulle enormi potenzialità dell’Intelligenza artificiale nell’aiutarci a definire la prognosi dei pazienti in condizioni come l’infarto miocardico o la fibrillazione atriale, e conferma in questo settore il ruolo di leadership della nostra Cardiologia a livello nazionale», commenta il professore De Ferrari.

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