Sfruttando l’intelligenza artificiale in cardiologia è possibile classificare il rischio di recidiva di infarto o di sanguinamenti maggiori dovuti ai farmaci anticoagulanti in maniera molto più accurata rispetto all’uso di tecniche statistiche tradizionali. I pazienti che hanno subito un infarto miocardico acuto sono ad altissimo rischio di questi due eventi nei primi due anni. Ma ora potranno ricevere terapie che meglio bilanciano i due rischi.
Attualmente la scelta della terapia si basa sulle capacità del cardiologo aiutato da punteggi di rischio che però risultano poco precisi.
Il nuovo sistema di classificazione del rischio è elaborato dalla Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino, diretta da Gaetano Maria De Ferrari, e ha coinvolto il Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino e quello di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale del Politecnico di Torino.
Lo studio dalla Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino
Gli autori hanno utilizzato l’approccio dell’intelligenza artificiale chiamato Machine Learning o di apprendimento automatico. Mediante questo approccio i computer imparano progressivamente dai dati che vengono loro forniti migliorando sempre più le loro capacità predittive e individuando correlazioni. Questi metodi matematico-computazionali non richiedono la conoscenza a priori delle possibili relazioni tra i dati.
I ricercatori hanno raccolto i dati clinici riguardanti 23.000 pazienti che hanno fornito la massa critica di informazioni per la ricerca.
I bioingegneri Umberto Morbiducci e Marco Deriu del Gruppo di Biomeccanica Computazionale del Politecnico spiegano che la collaborazione con la Cardiologia universitaria delle Molinette prosegue da anni nello studio delle relazioni esistenti tra i flussi sanguigni e le patologie che interessano le arterie ricavate analizzando i dati proprio con gli algoritmi di Machine Learning.
I punteggi di rischio ricavati con questo sistema hanno una precisione vicina al 90%, mentre quella dei migliori punteggi disponibili si aggira intorno al 70%.
La novità e l’efficacia di questo nuovo approccio sono valse alla ricerca la pubblicazione, il 15 gennaio 2021, su The Lancet.
Il coordinatore dello studio è Fabrizio D’Ascenzo.
Gaetano Maria De Ferrari sottolinea che questo risultato ottenuto in collaborazione tra Università e Politecnico rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale.
Torino sede principale dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale
Torino è stata scelta come sede principale dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale (3I4AI). Questo Istituto si occuperà dell’applicazione dell’IA in vari settori, con attività di ricerca prevista anche in diverse sedi aggiuntive sul territorio nazionale.
Sia l’Università sia il Politecnico di Torino avranno un ruolo importante nell’Istituto.
Il Rettore del Politecnico di Torino Guido Saracco dichiara che l’IA è un settore chiave per la ricerca del prossimo futuro, sul quale l’Ateneo da lui diretto vanta competenze riconosciute dalla comunità scientifica internazionale. Tra i risultati già ottenuti si annoverano:
- il coordinamento del Dottorato nazionale sull’intelligenza artificiale su IA e Industria 4.0,
- la partecipazione al Laboratorio Europeo sull’intelligenza artificiale dei dati ELLIS.
