Come l’AI sta trasformando la radiologia e la cardiologia

Indice

• AI e nuovi sistemi di radiologia
  • Cardiologia e algoritmi
  • Intelligenza artificiale e dispositivi medici
  • Concludendo

Se vogliamo fare un salto all’indietro e osservare quello che già accadeva un paio di anni fa, possiamo oggi constatare che l’avanzamento delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale e sul machine learning ha iniziato a caratterizzare le nostre vite, in maniera evidente, già dal 2022. Possiamo definirlo l’inizio di un’epoca volta al cambiamento soprattutto in maniera significativa nel settore della sanità, specialmente nelle specializzazioni di radiologia e cardiologia.

AI e nuovi sistemi di radiologia

Già nel 2022 quindi, un sorprendente 87% dei dispositivi medici autorizzati incorporava l’intelligenza artificiale, la maggior parte dei quali erano destinati al settore radiologico. Questo numero evidenzia non solo l’ampia adozione dell’AI in questo campo, ma anche il suo crescente impatto, che ad oggi è possibile evidenziare e osservare, su ogni tipo di prospettiva organizzativa interna al settore stesso.

Fin dall’inizio del 2023, la tendenza ha continuato ad essere coerente con questa linea di sviluppo innovativo, con il 79% dei dispositivi autorizzati appartenenti ancora alla radiologia. La cardiologia e la neurologia seguono in questa lista, dimostrando un interesse crescente per l’impiego delle nuove tecnologie algoritmiche in queste aree. L’adozione di metodiche interventistiche legate all’AI nella radiologia si è dimostrato non solo sempre prevalente ma anche in rapida espansione, suggerendo una rivoluzione in atto nella diagnosi e nel trattamento medico.

Ma perché la radiologia è stata così pioniera nell’adozione dell’intelligenza artificiale? Questa trasformazione del modo in cui vengono interpretate le immagini, risultava essere, fin dall’inizio, una possibilità concreta per ottenere diagnosi molto più rapide, andando a rivoluzionare così la cura del paziente, con risposte immediate. Nel settore della cardiologia invece, l’intelligenza artificiale ha mostrato la sua efficacia nell’identificazione delle anomalie elettrocardiografiche associate a sindromi coronariche acute. Recenti studi hanno evidenziato l’alta accuratezza dei modelli di deep learning nella diagnosi di infarti, segnando un passo in avanti davvero significativo.

Cardiologia e algoritmi

Tutto questo soprattutto nel campo della cardiologia interventistica, all’interno della quale è migliorata di molto la ricostruzione, l’interpretazione e l’analisi delle immagini angiografiche. Avere un quadro così specifico e dettagliato corrisponde per i medici ad ottenere informazioni precise per quello che riguarda ad esempio una lesione coronarica, così come è stato dimostrato. Algoritmi specifici sono stati sviluppati per rilevare stenosi coronariche significative, e sono stati combinati con immagini angiografiche ed ecocardiografiche per aiutare i cardiologi a identificare strutture basate sui tessuti molli. Questo approccio ha migliorato l’orientamento anatomico durante procedure complesse, riducendo il tempo di fluoroscopia, l’uso di contrasto e la durata dell’intervento stesso.

La neurologia ha visto anch’essa un aumento nell’uso dell’IA, come dimostrano i dispositivi autorizzati. La navigazione craniale assistita dall’IA, per esempio, ha migliorato significativamente la precisione chirurgica in neurologia.

Intelligenza artificiale e dispositivi medici

Questi sviluppi sono solo un assaggio di come l’intelligenza artificiale stia trasformando la medicina. Gli Stati Uniti continuano a condurre la squadra di quelle realtà che hanno già iniziato ad implementare sistemi di analisi in campo sanitario. Con dispositivi come il sistema di monitoraggio dell’emorragia precoce di Saranas in cardiologia e le suite di terapia intensiva con algoritmo AI per il rilevamento dello pneumotorace in radiologia, ci stiamo avvicinando a un futuro in cui la precisione diagnostica e la personalizzazione del trattamento diventeranno la norma piuttosto che l’eccezione.

L’elenco di dispositivi medici abilitati per AI/ML, include nomi noti come Edwards Lifesciences, Brainlab AG, GE Medical Systems e Apple Inc. Tutti impegnati nella creazione di soluzioni innovative che stanno plasmando il futuro della medicina.

Concludendo

Siamo tutti consapevoli del fatto che la strada verso l’integrazione completa dell’intelligenza artificiale in medicina sia ancora lunga, ma i progressi fino a questo momento realizzati sono un chiaro indicatore dell’enorme potenziale che queste tecnologie hanno. Il tutto per arrivare ad un miglioramento sempre più alto della cura del paziente e dell’efficienza degli stessi trattamenti medici.