L’intelligenza artificiale rivoluziona l’angioplastica coronarica: lo studio italiano

Un nuovo strumento basato sull’Intelligenza Artificiale (IA) rivoluzionerà il trattamento delle malattie coronariche, semplificando la valutazione delle placche nelle arterie e migliorando l’accesso a decisioni cliniche più precise. Il progetto, condotto dall’Ospedale Molinette in collaborazione con l’Università di Torino e l’Università di Catania, ha portato allo sviluppo di STARFLOW, una tecnologia che utilizza il machine learning per stimare i valori di FFR e iFR direttamente dalle immagini di una coronarografia.

Lo studio pionieristico

Lo studio, pubblicato sull’European Heart Journal Quality of Care and Cardiovascular Outcomes, affronta una sfida centrale nella cardiologia interventistica: la difficoltà nell’effettuare gli esami FFR e iFR a causa dei costi, del tempo e dei rischi associati. Questi esami vengono eseguiti raramente, pur essendo raccomandati dalle Linee guida internazionali. La soluzione sviluppata permette di ottenere un’accurata valutazione delle stenosi coronariche senza necessità di tecniche invasive.

L’innovazione di STARFLOW

STARFLOW utilizza una rete neurale avanzata per analizzare le immagini angiografiche standard e stimare con precisione le misurazioni necessarie per determinare se il paziente necessiti di un’angioplastica o di una terapia medica. Con un’accuratezza del 90%, STARFLOW si avvicina ai risultati delle tecniche tradizionali, riducendo però i rischi e i costi per i pazienti.

Un impatto significativo sulla cardiologia

Secondo il dottor Ovidio De Filippo, l’implementazione di STARFLOW potrebbe rivoluzionare la gestione delle malattie coronariche, migliorando il processo decisionale clinico e l’efficacia dei trattamenti. Il professor Gaetano Maria De Ferrari aggiunge che questo studio dimostra il grande contributo dell’IA nel migliorare l’efficienza delle cure mediche. I risultati dello studio verranno presentati durante le 36me Giornate Cardiologiche Torinesi, dal 19 al 21 settembre 2024.

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