Applicare l’analisi cardiaca assistita dall’intelligenza artificiale in ambito clinico
Le malattie cardiovascolari restano la principale causa di morte a livello globale e l’ecocardiografia, basata sugli ultrasuoni cardiaci, costituisce uno degli strumenti non invasivi più utilizzati e vantaggiosi a livello economico per la diagnosi delle patologie cardiache. Nonostante la sua importanza, tuttavia, l’accesso a un’ecocardiografia di alta qualità è tuttora limitato da diverse sfide di particolare importanza. «L’analisi ecografica cardiaca tradizionale dipende in larga misura da competenze specialistiche e comporta una grande quantità di lavoro manuale», spiega Neringa Valantinė, coordinatrice del progetto e project manager presso Ligence(si apre in una nuova finestra), in Lituania. «I cardiologi spesso passano la maggior parte del tempo che hanno a disposizione a eseguire misurazioni ripetitive e a preparare i referti.» Secondo quanto osservato da Valantinė, il processo è inoltre soggetto alla variabilità e all’errore umano, mentre i sistemi sanitari di tutta Europa devono altresì far fronte alle crescenti pressioni dovute all’invecchiamento della popolazione, all’aumento dei tassi di malattie cardiovascolari e alla carenza di personale medico qualificato.
Intelligenza artificiale, ingegneria del software e cardiologia
Il progetto AI-driven cardiac ultrasound analysis(si apre in una nuova finestra), finanziato dal Consiglio europeo per l’innovazione(si apre in una nuova finestra) e coordinato da Ligence, ha cercato di risolvere questi colli di bottiglia migliorando la velocità, la coerenza, l’accessibilità e la qualità dell’analisi realizzata tramite gli ultrasuoni cardiaci attraverso lo sviluppo e il perfezionamento di modelli avanzati di reti neurali in grado di analizzare dati complessi relativi a immagini ecografiche. Uno sforzo significativo è stato compiuto anche al fine di migliorare l’usabilità, la velocità, l’interoperabilità e l’affidabilità della piattaforma software, in modo che potesse funzionare in maniera efficace in contesto clinico. «Per raggiungere i nostri obiettivi, abbiamo combinato competenze in ambito di intelligenza artificiale (IA), ingegneria del software, cardiologia, pratica clinica e questioni normative», spiega Valantinė. «Abbiamo lavorato a stretto contatto con medici e istituzioni sanitarie per garantire che la tecnologia rispondesse a esigenze cliniche reali.»
I dati dell’ecocardiografia per la valutazione clinica
Le innovazioni sono state valutate attraverso una continua convalida delle prestazioni dell’IA, nonché attraverso la valutazione clinica mediante dati ecocardiografici reali e un feedback fornito dai medici su base continuativa. «Uno degli obiettivi principali del progetto era quello di costruire un set di dati diversificato e rappresentativo che fosse in grado di supportare prestazioni solide dell’IA in diverse popolazioni di pazienti, ambienti clinici e pratiche di immaginografia realizzata tramite ultrasuoni», osserva Valantinė. Le misurazioni automatiche realizzate dalla piattaforma e le funzionalità di reporting sono state valutate anche rispetto alla pratica clinica standard e raffrontate con le valutazioni effettuate da medici esperti, il che ha contribuito a garantire risultati affidabili e coerenti dal punto di vista clinico. «Per supportare un’implementazione sicura negli ambienti sanitari, ci siamo concentrati parallelamente sull’usabilità della tecnologia nei flussi di lavoro clinici e sulle questioni normative», aggiunge Valantinė. «Il raggiungimento della conformità normativa in diversi mercati ha costituito una parte importante del progetto, nonché un fondamentale passo in avanti verso una più ampia adozione clinica della tecnologia.»
Una più ampia adozione clinica e una costante espansione
Secondo Valantinė, uno degli insegnamenti principali del progetto riguarda il fatto che le soluzioni di IA di successo in ambito sanitario devono essere progettate in base alle realtà cliniche. «L’accuratezza, da sola, non basta: i sistemi devono anche integrarsi senza problemi nei flussi di lavoro ospedalieri, far risparmiare tempo ai medici e creare fiducia tra gli utenti», afferma l’esperta. «Un altro importante risultato è stato l’ottenimento della certificazione normativa, a dimostrazione del fatto che gli strumenti avanzati di IA possono soddisfare i rigorosi requisiti dei dispositivi medici.» Le prossime tappe prevedono l’ampliamento dell’adozione clinica e una maggiore espansione delle capacità della piattaforma. Ligence sta inoltre lavorando per implementare la soluzione su vasta scala in ospedali e sistemi sanitari a livello internazionale, continuando a collaborare con i medici per perfezionare la tecnologia sulla base dell’uso reale. «La visione a lungo termine è quella di rendere l’analisi realizzata mediante gli ultrasuoni cardiaci di alta qualità più accessibile, efficiente e coerente per i pazienti e gli operatori sanitari», osserva Valantinė. «Automatizzando le attività ripetitive e supportando i medici con analisi guidate dall’IA, tecnologie come Ligence Heart(si apre in una nuova finestra) dispongono del potenziale per ridurre i tempi di attesa, migliorare la qualità diagnostica e consentire di svolgere una diagnosi più precoce delle malattie cardiovascolari. Ciò potrebbe, in ultima analisi, offrire ai pazienti migliori esiti clinici e incrementare la sostenibilità dei sistemi sanitari.» «Il valore aggiunto di N-Spire risiede nel suo approccio innovativo alla coltivazione dei microrganismi, che trasforma i residui agricoli in prodotti microbici di alto valore attraverso una piattaforma di produzione», afferma Miles, che conclude: «Combinando il trattamento pre-termico continuo e la fermentazione allo stato solido, il progetto ha dimostrato un’alternativa più circolare, a basso costo e potenzialmente a basse emissioni di carbonio ai fertilizzanti e ai sistemi di produzione microbica convenzionali.»
