Horizon Scanning delle Innovazioni Dirompenti

Continua l’esplorazione di IlMagazine.news sulle innovazioni che hanno la potenzialità di cambiare e migliorare la vita delle persone. Un esempio significativo è rappresentato da un nuovo modello di intelligenza artificiale (AI) capace di prevedere e quindi prevenire attacchi cardiaci con molto anticipo rispetto alla manifestazione concreta della malattia.

Una Scoperta Rivoluzionaria

Un team di ricercatori dell’Università di Oxford ha sviluppato un innovativo modello di AI in grado di prevedere il rischio di attacco cardiaco fino a 10 anni in anticipo. Questo strumento rivoluzionario si distingue per la sua capacità di individuare infiammazioni nel cuore che le scansioni CT tradizionali non riescono a rilevare. L’infiammazione è un segnale di allarme per futuri problemi cardiaci, e la sua individuazione precoce permette ai medici di intervenire per prevenire gli attacchi cardiaci.

Caratteristiche Distintive del Modello AI

Il modello AI sviluppato dall’Università di Oxford, attraverso la spinout company Caristo Diagnostics, utilizza scansioni CT per analizzare e identificare i pazienti a rischio di attacco cardiaco nei prossimi 10 anni. Questo strumento è considerato “trasformativo” perché consente di rilevare processi biologici invisibili all’occhio umano che precedono lo sviluppo di restringimenti e ostruzioni nelle arterie coronarie.

Funzionamento del Modello AI

• Analisi delle Scansioni CT: I pazienti che soffrono di dolore toracico e vengono sottoposti a una scansione CT di routine vedono le loro scansioni analizzate dalla piattaforma AI CaRi-Heart di Caristo Diagnostics.
• Rilevamento dell’Infiammazione: L’algoritmo rileva l’infiammazione coronarica e la placca, con la valutazione finale effettuata da operatori addestrati per verificare l’accuratezza.
• Interventi Preventivi: La ricerca ha dimostrato che un aumento dell’infiammazione è collegato a un rischio maggiore di malattie cardiovascolari e attacchi cardiaci fatali. Utilizzando questa tecnologia, il 45% dei pazienti con infiammazione coronarica è stato prescritto con farmaci o incoraggiato a cambiare stile di vita per prevenire futuri attacchi cardiaci.

Progetti Pilota e Implicazioni per la Sanità

Attualmente, il sistema è in fase di test in un progetto pilota in cinque ospedali del NHS in Inghilterra, inclusi siti a Oxford. Secondo la British Heart Foundation (BHF), circa 7,6 milioni di persone nel Regno Unito soffrono di malattie cardiache, con un costo annuale per il NHS di £7,4 miliardi. Questo strumento AI potrebbe ridurre significativamente questi numeri, salvando vite e risorse.

Studi e Risultati

Lo studio Orfan (Oxford Risk Factors and Non-invasive Imaging) ha coinvolto 40.000 pazienti e ha trovato che l’80% delle persone veniva rimandato alle cure primarie senza un piano di prevenzione o trattamento definito. Tuttavia, per i pazienti con infiammazione nelle arterie coronariche, il rischio di morte per eventi cardiaci nei successivi 10 anni era 20-30 volte maggiore. Utilizzando la tecnologia AI, è stato possibile intervenire preventivamente su questi pazienti.

L’introduzione di questo modello AI rappresenta una svolta significativa nella prevenzione degli attacchi cardiaci. La capacità di rilevare l’infiammazione cardiaca invisibile alle scansioni CT tradizionali permette interventi precoci e mirati, riducendo il rischio di eventi cardiaci futuri. Con l’espansione dei test pilota e l’eventuale implementazione su larga scala, questa tecnologia ha il potenziale di trasformare la sanità, migliorando la qualità della vita di milioni di persone e ottimizzando l’uso delle risorse sanitarie.

Impatto Futuro dell’AI nella Sanità

L’intelligenza artificiale sta rapidamente cambiando il panorama della sanità, offrendo strumenti avanzati per la diagnosi precoce e la prevenzione delle malattie. Con l’adozione di tecnologie come quella sviluppata dall’Università di Oxford, possiamo aspettarci un futuro in cui la medicina preventiva diventerà sempre più precisa ed efficace, migliorando gli esiti per i pazienti e riducendo i costi per i sistemi sanitari.