Come l’Intelligenza Artificiale influenzerà la cardiologia

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta diventando sempre più diffusa nella medicina. I seminari degli ultimi anni hanno tutti parlato di questo argomento in modo prominente. Le aziende in diversi settori la stanno utilizzando per analizzare i dati e nei processi IT di back-end per supportare la velocità delle informazioni disponibili, questo non è diverso nel settore medico dove viene già utilizzato senza che noi lo sappiamo.

Poiché questo è un aspetto così nuovo della tecnologia, ci vorrà un po’ di tempo perché i clinici si fidino, la validità delle informazioni che si percepisce forniscano è qualcosa ancora da accettare. I tempi stanno cambiando e il modo in cui l’IA può aiutare il lato commerciale delle cose così come la cura del paziente sta diventando evidente per l’industria.

Sviluppo della cardiologia da parte dell’ACC

John Rumsfield, M.D., Ph. D., FACC, (American College Cardiology (ACC) chief innovation officer e professore di medicina alla University of Colorado School of Medicine) spiega: “Abbiamo un enorme divario tra gli investimenti in IA e come effettivamente ci prendiamo cura dei pazienti. Abbiamo bisogno di integrarla nella nostra cura, perché se non è parte del modo in cui ci prendiamo cura dei pazienti, questo non funzionerà”. “Le prove cliniche devono essere lì, e in questo momento c’è molto più hype per l’intelligenza artificiale. Abbiamo bisogno di costruire quelle prove e abbiamo anche bisogno di un allineamento con i nostri modelli di pagamento”.

Ha continuato a spiegare che se l’IA sta per essere accettata e utilizzata, allora c’è un requisito per rivedere il sistema che la maggior parte degli ospedali utilizzano come loro attuale sistema di cura cardiaca, il sistema di compensazione è uno di questi. Purtroppo, finora, i cambiamenti richiesti all’interno della cura cardiologica sono stati minimi per utilizzare pienamente l’IA e assumere l’investimento considerato dal sistema sanitario. I movimenti sono stati fatti dal progetto ACC intitolato “Roadmap for Innovation”, in cui Rumsfield è pienamente coinvolto, un progetto che sta cercando di collaborare con i fornitori di IA direttamente. L’ACC ha anche cercato di spingere le applicazioni per l’ACC National Cardiovascular Data Registry (NCDR) al fine di sostenere il lancio dell’IA all’interno delle cure cardiache.

Con l’incontro tra l’ACC e le aziende di IA sono state inventate tecnologie che porteranno assolutamente benefici al settore. Sono già stati sviluppati dispositivi indossabili che operano direttamente con una cartella clinica elettronica (CCE), al fine di esaminare i pazienti in qualsiasi momento e integrare anche questo con gli smartphone. Questi potrebbero essere particolarmente utili quando si lavora con pazienti che hanno sofferto di insufficienza cardiaca, al fine di ottenere informazioni molto più utili che possono espandere la CCE. L’amministrazione dietro tali registrazioni può essere ridotta e quindi il personale può essere in grado di dedicare meglio il proprio tempo al trattamento diretto.

“Quello che spero è che possiamo arrivare da dove siamo oggi a guidare effettivamente la trasformazione digitale nella sanità”, ha spiegato Rumsfeld.

Le università e l’ACC hanno la capacità di ottenere enormi quantità di dati dal suo NCDR, dati che supporteranno assolutamente l’IA. Sono in corso prove tra l’Università di Yale e l’ACC per rivedere ed estrarre i dati NCDR insieme all’IA per vedere quali conclusioni si possono raggiungere. Rumsfield dice: “La migliore tecnologia è quella che chiamano ‘tecnologia silenziosa’, non sai nemmeno che è lì e ti rende più efficiente e svolge un compito. Nel mondo non sanitario, non ci rendiamo nemmeno conto quando l’IA viene usata”. L’IA è in grado di supportare la congestione del traffico attraverso l’analisi di grandi dati in modo da poter fornire tempi di viaggio in diretta o percorsi alternativi, è la cosa che è in grado di darti una previsione meteo accurata sul tuo smartphone, è l’aspetto che alimenta i motori di ricerca online come Google.

“Come cardiologi, siamo a nostro agio con i progressi della tecnologia, ma abbiamo bisogno che sia efficiente, utile e che renda la nostra vita migliore e non peggiore come molti sostengono che la CCE ha fatto, e dovrebbe davvero essere in background. Ma se deve funzionare in background, abbiamo bisogno di sapere che è stato convalidato clinicamente e che abbiamo dimostrato che è sicuro, efficace e che fa effettivamente quello che serve”, ha detto Rumsfeld. Ci sono dei video che potete trovare online per saperne di più.

Le malattie complicate beneficeranno dei Big Data che l’IA può fornire

Anthony Chang, M.D., chief artificial intelligence officer, Children’s Hospital of Orange County (CHOC) parla del complesso software analitico che è anche conosciuto come machine learning, che deriva dall’IA. Anthony è uno dei fondatori di AIMed, questa è una società che sta cercando di attivare collegamenti tra gli ospedali che sono interessati all’IA e varie aziende che sono in grado di collaborare in questo settore. Deep learning – la soluzione più recente dall’IA è la capacità di risolvere problemi che appaiono più intricati, l’apprendimento automatico può fornire solo questo prima che sia richiesto di più.

Questa nuova tecnologia di “apprendimento profondo” funziona come il cervello umano, in grado di capire quali errori sono stati fatti in precedenza e di intraprendere azioni derivanti da quelle esperienze. I pazienti con problemi più complicati beneficeranno maggiormente della tecnologia che l’IA può portare.

“L’apprendimento profondo è più difficile da fare e richiede molti più dati, ma penso che i dividendi per situazioni particolarmente complesse saranno molto più grandi di qualsiasi cosa abbiamo visto prima”, ha detto Chang.

Ai pazienti che hanno malattie intricate possono essere prescritte varie medicine da medici di varie competenze, la cui varietà può interagire tra loro. Ci può anche essere una storia di trattamenti e procedure effettuate in precedenza che possono influenzare i risultati. I sistemi di apprendimento profondo dovrebbero essere in grado di esaminare i dati dei pazienti, storici e attuali, guardando tutti i risultati da ECG, referti radiologici, risultati di laboratorio, ecc, ed essere in grado di offrire soluzioni basate sulle normative vigenti o su informazioni rilevanti da studi recenti.

Chang consiglia che l’apprendimento profondo può prendere un sacco di dati in cui si conoscono i risultati, ma lasciare che il computer li classifichi. Può quindi, utilizzando le capacità dell’IA, essere in grado di determinare nuovi modi per identificare quali pazienti sono più a rischio.

“Questo è un paradigma perché non stabiliamo le regole, lasciamo che i computer lo capiscano, e poi prendiamo quell’algoritmo sviluppato dal computer e lo applichiamo a nuovi pazienti e vediamo se ha senso”, ha spiegato Chang. “Non dovremmo lasciare che gli algoritmi siano l’unica soluzione, ci dovrebbe essere anche la cognizione, dove ci può essere una collaborazione tra gli umani e la macchina per ottenere il miglior risultato”.

Nell’ambito della cardiologia, sappiamo che gli aspetti sono molto più complessi di ciò che viene semplicemente visto. Inizialmente, le applicazioni IA che sono state sviluppate utilizzano semplicemente immagini mediche per supportare l’identificazione dei risultati radiologici. Il modo in cui questi algoritmi funzionano non sono purtroppo più intelligenti che, per esempio, chiedere a un computer di distinguere una persona o un animale da un sacco di immagini e foto.

“La cardiologia è uno dei migliori campi per utilizzare l’IA perché ha questa serie di problemi, come i pazienti complessi, la necessità di supporto decisionale, la tecnologia indossabile, e l’IA necessaria per questo. La cardiologia ha certamente il portafoglio di problemi con le soluzioni che possono essere generate dall’intelligenza artificiale”, ha detto Chang.

L’uso di AI in cardiologia ora

L’IA ha già i suoi usi nell’industria dell‘imaging medico e della cardiologia. Ci sono opzioni disponibili in commercio di IA come il calcolo della frazione di eiezione (EF) e i sistemi a ultrasuoni point-of-care (POCUS), per esempio, il GE Healthcare Vscan. Sistemi cardiaci più sofisticati come il Philips Epiq e il Siemens SC2000 sono in grado di utilizzare l’IA per rilevare parti dell’anatomia, definendola ed etichettandola, identificando i punti di vista e le misure ottimali prima che il medico possa visualizzare il caso.

Ci sono fornitori di software che hanno un software di scoring del calcio automatizzato dall’Intelligenza Artificiale per le scansioni TAC cardiache. Questo software è in grado di quantificare le informazioni molto rapidamente e creare rapporti che codificano a colori per sezione di vaso sul set di dati. GE healthcare e Canon hanno recentemente ricevuto entrambi l’approvazione della FDA per formule TAC di ricostruzione iterativa basate su IA che possono analizzare immagini di qualità da scansioni TAC che potrebbero non essere chiare. Anche Siemens è in grado di ottimizzare le scansioni TAC, in base all’isocentro sul letto di scansione.

L’IA viene già utilizzata per accelerare i tempi dell’esame e consentire lo sviluppo di numerose immagini da una sola scansione, riducendo così al minimo il tempo necessario all’interno dello scanner RM, in modo da poter effettuare un maggior numero di scansioni di pazienti ogni giorno. Il software Arterys AI-based per la risonanza magnetica cardiaca è in grado di accelerare l’elaborazione dell’esame automatizzando i dati.

Sanjaya Gupta M.D. (elettrofisiologo al St. Luke’s Mid America Heart Institute) ha fatto parte di un team che ha inventato un’applicazione che utilizza l’IA per definire il rischio dei pazienti con fibrillazione atriale (AFib). È in grado di filtrare i pazienti in quelli che hanno bisogno di anticoagulazione, quelli che non lo fanno, e quelli che sono contendenti per l’occlusione dell’appendice atriale sinistra (LAA), una prodezza sorprendente. Questa app ha sviluppato la capacità di selezionare i pazienti per le procedure di occlusione della LAA. Gupta ha detto “Cosa più importante, questo ci aiuta a identificare quei pazienti che non ci siamo resi conto avessero un problema, questo è ciò che è davvero fondamentale. Questo ci aiuta anche a identificarli come pazienti a rischio tra le loro visite cliniche regolari e ci permette di chiamare e intervenire. Questo è davvero dove il prossimo livello di questo sta andando e avrà un grande impatto sulla qualità della cura del paziente”.

I dispositivi indossabili e gli smartphone, ancora una volta, stanno giocando un ruolo nella registrazione ECG e rendendo i pazienti consapevoli delle aritmie dagli algoritmi IA che sono in grado di rilevare e inviare notifiche. L’Apple Watch e il Kardia Alivecor stanno già utilizzando questo. I dispositivi indossabili e le app sono solo l’inizio del monitoraggio cardiaco, ci saranno progressivamente più progressi nelle opzioni point-of-care per i pazienti da ciò che l’IA può offrire. I pazienti che sono a rischio saranno identificati più facilmente, quindi un medico cardiologico umano può rilevare e quindi fornire aiuto prima.