Intelligenza artificiale nell’imaging cardiaco al Monzino di Milano

Al Centro Cardiologico Monzino, durante il convegno, Milan Cardiac Imaging si è affrontato il tema dell' intelligenza artificiale applicata all'imaging in cardiologia

La cardio radiologia si affida sempre di più alla capacità di imparare dai dati raccolti da un supercomputer per effettuare diagnosi sempre più precise e lo può fare grazie all’intelligenza artificiale.

Per Gianluca Pontone, responsabile U.O Risonanza Magnetica del Centro Cardiologico Monzino e responsabile scientifico del convegno «L’applicazione dell’intelligenza artificiale all’imaging cardiaco, vale a dire tutti gli esami che si basano sulle immagini, come risonanza, Tac, ecografia, è molto incoraggiante e promette di migliorare la capacità di valutare la prognosi del paziente, È stato già dimostrato come l’intelligenza artificiale di un supercomputer, grazie ai dati forniti da un imaging sempre più preciso e sofisticato, sembri essere più affidabile di un essere umano nel predire gli eventi clinici».

Per Pontone negli ultimi cinque anni l’introduzione delle learning machine, ossia le macchine che imparano, sta cambiando la medicina.

Dai big data alle scelte terapeutiche

Queste macchine sono in grado di utilizzare tutti i dati clinici e strumentali disponibili, tale da produrre una diagnosi e, automaticamente, suggerire al medico scelte terapeutiche su misura, adattate alle caratteristiche di quel singolo paziente.

Il principio alla base di questo nuovo approccio è che l’insieme di dati clinici, laboratoristici e di imaging sia troppo grande per potere essere gestito dalla capacità di calcolo della mente umana.

Viceversa algoritmi, software e supercomputer possono gestire i big data mostrando una capacità di diagnosi superiore a quella dell’uomo.

Pontone invita proprio a pensare alla risonanza magnetica cardiaca, un esame che permette una raffinata valutazione dello stato del cuore.

«Quello che l’essere umano riesce a vedere ed elaborare è solo la punta dell’iceberg del contenuto informativo che questa tecnica mette a disposizione – spiega –. Di qui la possibilità che i milioni di dati contenuti dalla risonanza vengano processati e analizzati da supercomputer, che tecnicamente chiamiamo learning machine, per migliorare significativamente la capacità di previsione del destino dei pazienti».

Obiettivo, unità di machine learning

Come dice Elena Tremoli, direttore scientifico del Centro Cardiologico Monzino, in una nota sul sito, «stiamo considerando l’ipotesi di creare una unità di machine learning che includa gli strumenti hardware necessari e li metta a disposizione dei nostri bioingegneri e degli esperti di imaging. Questo permetterebbe di fare tesoro delle sconfinate risorse di dati di cui disponiamo nella direzione di una medicina sempre più di precisione».

Al Monzino dei supercomputer è già iniziata e queste macchine imparano e si migliorano con il tempo, adeguando e ottimizzando gli algoritmi di calcolo in base agli eventi osservati.

Ciò è valido per qualsiasi tecnica di imaging e in differenti contesti clinici, e ci porta a immaginare che in futuro l’epoca delle learning machine potrà riservare una rivoluzione in medicina.

Gianluca Pontone è intervenuto anche a Exposanità per parlare della centralità dell'imaging cardiologico nella diagnostica, nella selezione dei pazienti e nella decisione clinica.

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1 COMMENTO

  1. Io penso che oltre al tempo di elaborazione delle immagini che si riduce al di sotto del minuto bisognera’ puntare anche alla riduzione di permanenza nel tunnel per la RMN.
    Nelle ecografie l’intelligenza artificiale insieme agli algoritmi matematici potrebbe aiutare per le malformazioni cardiache congenite tipo ipoplasia del ventricolo sinistro tetralogia di Fallot per porre diagnosi piu’ precoci e cercare cosi’ di arrivare all’intervento con terapie di supporto iniziate prima.
    Questo cioe’ l’intervento chirurgico a mio avviso e’ preferibile al trapianto nelle malformazioni cardiache piu’comuni.
    Gino 14/07/1960

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