Ricerca al Poma per verificare gli effetti sulla pianificazione degli interventi di impianto trascatetere di valvola aortica
L’intelligenza artificiale promette di rivoluzione il mondo della Radiologia. Può avere un ruolo nell’analisi e nella refertazione delle angio-TC eseguite per planning di procedure endovascolari? Abbiamo cercato di dare una risposta.
All’ospedale Carlo Poma è stato condotto uno studio clinico durato due anni, che ha coinvolto le strutture di Radiologia (diretta prima da Stefano Colopi e ora da Michela Oliva), Fisica Sanitaria (diretta da Giampietro Barai) e Cardiologia (diretta da Corrado Lettieri). La ricerca è stata recentemente pubblicata sulla rivista scientifica internazionale Physical and Engineering Sciences in Medicine.
L’angiografia-TC prima degli interventi di chirurgia endovascolare è il metodo standard di imaging non invasivo per la valutazione delle dimensioni aortiche e dei siti di accesso. Un referto dettagliato è cruciale per una corretta pianificazione. Abbiamo valutato l’accuratezza dell’algoritmo di intelligenza artificiale nella misurazione dei diametri dei vasi alla TC prima dell’impianto transcatetere della valvola aortica. L’algoritmo si trova all’interno di un software specifico.
Sono stati inclusi gli esami TC di 50 pazienti. Due radiologi con esperienza in imaging vascolare hanno valutato manualmente insieme i diametri in nove posizioni di riferimento secondo le linee guida dell’American Heart Association: sono stati ottenuti 450 valori.
Abbiamo implementato il Two One-Sided Test per determinare se le misurazioni erano equivalenti ai valori ottenuti dall’algoritmo AI. Quando il limite di equivalenza era un intervallo da un minimo a un massimo di 2 mm, il test ha mostrato equivalenza per ogni punto; se l’intervallo era da un minimo a un massimo di 1 mm, le due misurazioni non erano equivalenti in 6 punti su 9, vicino alla valvola aortica.
Il tempo per la valutazione automatica (media di un minuto e 47 secondi) è stato significativamente inferiore rispetto alle misurazioni manuali (5 minuti e 41 secondi). In conclusione, i nostri risultati indicano che gli algoritmi di intelligenza artificiale possono misurare i diametri aortici alla TC prima dell’intervento endovascolare con elevata precisione.
La refertazione assistita da intelligenza artificiale promette un’alta efficienza, una riduzione delle variabilità interosservatore e un risparmio di tempo. L’Intelligenza artificiale sarà sempre più un ausilio per la medicina e in particolare per il radiologo, ma non potrà mai sostituire l’atto medico in quanto i sistemi di intelligenza artificiale saranno uno strumento diagnostico supplementare utilizzati allo scopo di aumentare la qualità e la speranza di vita dei pazienti.
Di Enrico Boninsegna, radiologo struttura Radiologia Asst Mantova