L'AI predice il rischio di malattia coronarica

Aiuta anche a distinguere vari tipi di artrite reumatoide

Distinguere i sottotipi di artrite reumatoide e stabilire il rischio coronarico (legato alla ostruzione delle arterie coronarie che portano ossigeno al muscolo cardiaco) da una foto della lingua.
Sono due recenti applicazioni dell'intelligenza artificiale, la prima messa a punto da un gruppo di ricercatori guidati da Fei Wang, direttore fondatore dell'Institute of AI for Digital Health del Weill Cornell Medicine di New York, è stata pubblicata sulla rivista Nature Communications. Mentre la seconda promessa - che potrebbe rendere obsoleta l'angiografia, esame costoso e invasivo - arriva da un lavoro pubblicato sulla rivista Frontiers of Cardiovascular Medicine e condotto da esperti dell'Università di Medicina Cinese di Pechino, della Scuola di Scienze della Vita dell'Università di Medicina Cinese di Pechino.
Il gruppo di Wang ha lavorato per espandere l'uso del machine learning al processo di sottotipizzazione dell'artrite reumatoide per aiutare i medici a scegliere quale terapia ha maggiori probabilità di essere efficace per un determinato paziente. Attualmente, i patologi classificano manualmente i sottotipi di artrite, con un processo lento che aumenta i costi della ricerca e può portare a incongruenze. Il team ha prima addestrato il nuovo algoritmo su campioni di tessuto proveniente da un set di topi con questa malattia e poi ha convalidato lo strumento su tessuti derivati da biopsie di pazienti con artrite reumatoide, dimostrando che poteva tipizzare in modo efficace campioni clinici umani.
Lo strumento potrebbe anche aumentare l'efficienza delle sperimentazioni cliniche che testano i trattamenti per pazienti con diversi sottotipi. “Se riesci a creare un algoritmo che identifica il sottotipo di un paziente, sarai in grado di fornire più rapidamente i trattamenti di cui le persone hanno bisogno”, spiega Richard Bell, analista di patologia computazionale presso il Molecular Histopathology Core Laboratory dell'Hospital for Special Surgery. Aggiunge Rainu Kaushal, presidente del Dipartimento di scienze della salute della popolazione presso Weill Cornell Medicine: “I risultati dimostrano il crescente impatto dell'intelligenza artificiale nel progresso della medicina personalizzata”.
Sempre in questa direzione va la ricerca condotta da Zhaoxia Xu e colleghi per predire rischio di malattia coronarica dalle immagini della lingua tramite un algoritmo. L'angiografia coronarica è attualmente il metodo migliore per confermare una diagnosi di malattia coronarica (Cad), ma comporta rischi per i pazienti e non è adatta per una diagnosi precoce e per valutare il rischio di malattia.
Per la medicina tradizionale cinese le malattie si manifestano in modo visibile, ad esempio dal volto; ritenuta fondamentale in questo senso è la diagnosi della lingua, che include la valutazione del colore, del rivestimento e della forma della lingua. La lingua, ricca di nervi e vasi sanguigni, funziona come parte integrante del sistema cardiovascolare, e il suo aspetto può cambiare con lo sviluppo di malattie e condizioni sistemiche, specialmente quelle che influenzano la circolazione sanguigna. Inoltre, almeno 14 studi dal 2019 hanno stabilito che l'osservazione della lingua è un mezzo efficace per la diagnosi delle malattie.
Con queste premesse, il team ha cercato di accertare se le immagini della lingua potessero servire come base per la diagnosi di malattia coronarica in modo non invasivo. Gli esperti hanno costruito due strutture diagnostiche: una basata solo sui fattori di rischio tipici della malattia e un'altra anche sulle caratteristiche delle immagini della lingua con i fattori di rischio tipici. Hanno usato un algoritmo per l'estrazione delle caratteristiche della lingua, che ha dimostrato un'accuratezza complessiva superiore al 99%.
Hanno reclutato pazienti ipertesi tra i 18 e gli 85 anni da quattro diversi ospedali, per un totale di 244 pazienti con ipertensione e 166 pazienti aggiuntivi che presentavano ipertensione combinata con malattia coronarica. Hanno dimostrato così una buona capacità predittiva per il loro modello, specie quando oltre alle immagini della lingua si tiene conto dei fattori di rischio tipici della malattia coronarica. “Il nostro lavoro introduce una nuova prospettiva, suggerendo che le immagini della lingua hanno un valore diagnostico applicabile per la diagnosi di Cad”, concludono i ricercatori. “Le caratteristiche delle immagini della lingua potrebbero diventare nuovi indicatori di rischio per la malattia coronarica”.

Fonte: AboutPharma