Le malattie cardiovascolari, lo sapete, sono la prima causa di morte nel mondo. Secondo l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), portano via circa 18 milioni di vite ogni anno: come 10 seconde guerre mondiali negli ultimi 40 anni.
Conseguenze devastanti, che hanno ispirato i ricercatori a lavorare per ridurre il rischio e migliorare cura e prevenzione delle malattie cardiache e di quelle correlate.
Tra le soluzioni più avanzate, una tecnologia chiamata CXR-CVD. È un'intelligenza artificiale che usando una singola radiografia del torace, prevede il rischio di morire entro 10 anni per infarto o ictus causati da malattie cardiovascolari aterosclerotiche.
AI che "vede" il rischio con 10 anni di anticipo
Il modello di apprendimento, "addestrato" in uno studio speciale progettato dal National Cancer Institute negli Stati Uniti, è estremamente promettente. Sfrutta anche una seconda coorte indipendente di circa 11.430 pazienti ambulatoriali, tutti sottoposti a radiografie del torace che li rendevano potenzialmente idonei per la terapia con statine, un tipo di prevenzione per aiutare con il rischio di infarto.
I risultati dello studio sono stati presentati al meeting annuale della Radiological Society of North America (RSNA).
"Il nostro modello di deep learning offre una potenziale soluzione per lo screening del rischio di malattie cardiovascolari usando anche immagini radiografiche già esistenti", afferma l'autore principale dello studio, il radiologo Jakob Weiss, M.D.
Stime che saranno fondamentali per stabilire chi dovrebbe assumere una statina per la prevenzione primaria.
Come si calcola il rischio?
Il calcolo si fa usando un modello statistico chiamato "punteggio di rischio di malattia cardiovascolare aterosclerotica (ASCVD)". Considera una serie di variabili tra cui età, sesso, razza, pressione arteriosa sistolica, fumo, diabete di tipo 2 ed esami del sangue.
Se il rischio a 10 anni è uguale o superiore al 7,5% viene raccomandato il trattamento con statine.
Il potenziale per salvare milioni di vite
Considerando che tutte quelle variabili necessarie per calcolare il rischio non sono sempre disponibili, capirete che usare una semplice radiografia può trasformare completamente la diagnostica.
I progressi nell'intelligenza artificiale lo stanno rendendo possibile ora.
