Andrea di VivarMadrid 05/08/2024 20:00.
La cardiologia digitale ha i suoi limiti.Pexel
IL L’intelligenza artificiale è una disciplina in continua evoluzioneche cerca di migliorare la capacità delle macchine di eseguire compiti in modo autonomo, che si è rivelato uno strumento utile in vari settori della medicina e della scienza. cardiologia non fa eccezione.
Oggi, i progressi consentono la creazione di algoritmi e modelli di apprendimento automatico in grado di analizzare grandi quantità di dati e aiutare i medici Diagnosi, trattamento e prognosi delle malattie cardiovascolari.
Sebbene Il suo utilizzo ha molti potenziali vantaggi, ma presenta anche limitazioni e alcuni possibili pericolisecondo un panel di esperti che ha partecipato al Congresso della Società Europea di Cardiologia del 2023 ad Amsterdam.
Dei suoi benefici…
La salute digitale e l’intelligenza artificiale contribuirebbero alla cura di sé dei pazienti. Uno di questi è il teleconsulto, situato tra gli usi più comuni della sanità digitale, che è caratterizzata da consentire ai medici di raggiungere luoghi difficili da raggiungeresia per motivi di distanza che di sicurezza per una prima diagnosi.
Allo stesso modo, la tele-interconsultazione rende possibile comunicazione tra operatori sanitari che si trovano in città o paesi lontani, il che può essere molto utile e permette la creazione di gruppi di lavoro chiamati ‘team’ per risolvere casi complessi, come Squadre del cuore (dove si discute, tra le altre cose, di impianti o sostituzioni della valvola aortica) o Equipe Neuro Vascolari (in pazienti con malattia carotidea o che necessitano di un intervento chiamato “chiusura del forame ovale pervio” in pazienti con ictus), sono alcuni degli esempi.
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Un altro strumento di salute digitale è dispositivi chiamati wearable in inglese, che generano dati mentre la persona li indossacome l’anello noto come Oura ring, che registra quante ore dormiamo e la durata di ciascuna fase del sonno per migliorare il riposo, o gli orologi che rilevano il ritmo dei battiti cardiaci.
Ma quando parliamo delle metodiche di imaging che utilizziamo quotidianamente in cardiologia, la penetrazione della sanità digitale è ancora maggiore: in risonanza magneticaAd esempio, ci sono strumenti che facilitano l’acquisizione delle immagini con una notevole riduzione dei tempi che il paziente deve stare all’interno del risonatore (molti pazienti non possono resistere a lungo al suo interno e questo limita lo studio).
In tomografia cardiaca l’intelligenza artificiale ce lo permette valutare il flusso coronarico in modo non invasivoqualcosa che prima poteva essere valutato solo attraverso il cateterismo.
Non possiamo non citare piattaforme di telemonitoraggioqual è monitoraggio remoto di pazienti con condizioni cliniche attraverso un insieme di sensori associati ad una piattaforma digitale che consente di acquisire, elaborare e inviare i dati necessari sullo stato di salute ad un centro di monitoraggio dove un team di professionisti medici con vasta esperienza e specializzazione in ciascuna area di copertura, esegue il monitoraggio del continuum del paziente ; Queste piattaforme sono attualmente applicate a patologie come lo scompenso cardiaco o la riabilitazione cardiovascolare.
…ai suoi limiti
Secondo Alan Fraser dell’Ospedale Universitario del Galles a Cardiff, Le prestazioni e la precisione di questi dispositivi variano notevolmente tra loro.. Fraser ha condiviso le storie di tre pazienti i cui dispositivi non sono stati rilevati eventi cardiaci potenzialmente letalisottolineando così che non abbiamo ancora prove che i dispositivi indossabili abbiano un impatto positivo sui pazienti.
È stato dimostrato che ChatGPT risponde con precisione a semplici domande di cardiologia, tuttavia, non ha la capacità di rispondere a domande e segnalazioni complessecasi in cui può essere estremamente inaffidabile.
Ci sono, quindi, Grandi rischi nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per gestire dati cardiologici complessi, in quanto manca la comprensione del contesto clinico necessaria per interpretare correttamente i dati. Inoltre, attualmente non ha la capacità di distinguere tra la necessità di trattamento acuto e cronico e mancano concetti chiave, come test di laboratorio essenziali e raccomandazioni per i farmaci controindicati.
