? Heos.it Rivista scienze politica cultura salute - 2021/15/01/scienze/salute/L'intelligenza artificiale usata come strategia contro i rischi post-infarto

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Torino. La ricerca è stata condotta dall'Università, dal Politecnico e dalla Cardiologia universitaria Città della Salute

L'intelligenza artificiale

usata come strategia

contro i rischi post-infarto

 

15.01.21 - Straordinario risultato di una ricerca coordinata dalla Cardiologia universitaria dell'ospedale Molinette della Città della Salute di Torino (diretta da 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 l’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 - individuando correlazioni per creare un sistema di classificazione - per la prima volta al mondo - 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, oggi 15 gennaio, sulla rivista di medicina più blasonata al mondo, The Lancet.

«I pazienti con infarto miocardico acuto - spiega 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».

A distanza, Umberto Morbiducci e Marco Deriu del Gruppo di Biomeccanica Computazionale del Politecnico, sottolineano: «Collaboriamo da anni con la Cardiologia universitaria delle Molinette, studiando le relazioni esistenti tra i flussi sanguigni e le patologie che interessano le arterie 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 riscontrata fra l’approccio precedente basato sull’analisi statistica tradizionale e questo basato sull’Intelligenza Artificiale, è stata rivoluzionaria. 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 a un solo paziente su dieci analizzati.

«Siamo entusiasti di questi risultati - afferma 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».

«L’Intelligenza Artificiale rappresenta un tema chiave per la ricerca dei prossimi anni, sul quale il nostro Ateneo può vantare competenze riconosciute dalla comunità scientifica internazionale e ha ottenuto risultati di estrema rilevanza, quali ad esempio il coordinamento del Dottorato nazionale sull'Intelligenza Artificiale su IA e Industria 4.0 e la partecipazione del Politecnico al prestigioso Laboratorio Europeo sull'Intelligenza Artificiale dei dati ELLIS» - commenta il rettore del Politecnico di Torino, Guido Saracco. E conclude: «L’eccellente risultato prodotto da questa ricerca condotta insieme a Università di Torino e Città della Salute dimostra ancora una volta la molteplicità e la trasversalità delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, che ormai spazia in tutti i settori di punta della nostra economia, dall'automotive alla manifattura, all'industria del lusso e molti altri ambiti, come appunto quello della salute, dove sta diventando sempre più essenziale. Questa ricerca è poi un esempio di collaborazione multidisciplinare tra enti, che dimostra ancora una volta che tutti i soggetti del territorio sono già pronti a lavorare insieme per fare dell’Istituto un grande polo di ricerca». (red)


Vedi
www.unito.it  www.polito.it 

https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)32519-8/fulltext 

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