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“Supermacchine” per diagnosi sempre più precise

Se ne discute al Centro Cardiologico Monzino durante il Milan Cardiac Imaging

13 Aprile Apr 2018 0000 6 months ago
  • Pontone Preferita Doctor

    Gianluca Pontone

    RESPONSABILE Unità Operativa RM cardiovascolare

    STAFF MEMBER Ecocardiografia, Unità Operativa Radiologia, Unità Operativa Scompenso, Cardiologia Clinica e Cardiologia Riabilitativa, Unità Operativa TAC cardiovascolare

La cardio-radiologia si affida sempre di più alla capacità di “imparare” dai dati raccolti da un supercomputer per diagnosi sempre più precise, grazie all’intelligenza artificiale. La buona notizia viene dal “Milan Cardiac Imaging”, in corso al Centro Cardiologico Monzino.

«L’applicazione dell’intelligenza artificiale all’imaging cardiaco, vale a dire tutti gli esami che si basano sulle immagini, come risonanza, tac, ecografia, è molto incoraggiante e promette di migliorare la capacità di valutare la prognosi del paziente - spiega Gianluca Pontone, responsabile U.O Risonanza Magnetica del Centro Cardiologico Monzino e responsabile scientifico del Convegno. È stato già dimostrato come l’intelligenza artificiale di un supercomputer, grazie ai dati forniti da un imaging sempre più preciso e sofisticato, sembri essere più affidabile di un essere umano nel predire gli eventi clinici».

Negli ultimi cinque anni l’introduzione delle “Learning machine”, letteralmente le “macchine che imparano”, sta cambiando la medicina. Queste macchine infatti sono in grado di utilizzare tutti i dati clinici e strumentali disponibili, i cosiddetti “big data”, in modo tale da produrre una diagnosi e, automaticamente, suggerire al medico scelte terapeutiche su misura, adattate alle caratteristiche di quel singolo paziente. Il principio alla base di questo nuovo approccio è che l’insieme di dati clinici, laboratoristici e di imaging sia troppo grande per potere essere gestito dalla capacità di calcolo della mente umana. Viceversa algoritmi, software e supercomputer possono gestire i “big data” mostrando una capacità di diagnosi superiore a quella dell’uomo.

Gli esempi si sprecano, basti pensare alla risonanza magnetica cardiaca, un esame che permette una raffinata valutazione dello stato del cuore. «Quello che l’essere umano riesce a vedere ed elaborare è solo la punta dell’iceberg del contenuto informativo che questa tecnica mette a disposizione – spiega l’esperto. Di qui la possibilità che i milioni di dati contenuti dalla risonanza vengano processati e analizzati da supercomputer, che tecnicamente chiamiamo “Learning machine”, per migliorare significativamente la capacità di previsione del destino dei pazienti».

«Per tale ragione - precisa Elena Tremoli, direttore scientifico del Centro Cardiologico Monzino - stiamo considerando l’ipotesi di creare una unità di “Machine learning” che includa gli strumenti hardware necessari e li metta a disposizione dei nostri bioingegneri e degli esperti di imaging. Questo permetterebbe di fare tesoro delle sconfinate risorse di dati di cui disponiamo nella direzione di una medicina sempre più di precisione».

Insomma, l’epoca dei supercomputer è già iniziata e queste macchine imparano e si migliorano con il tempo, adeguando e ottimizzando gli algoritmi di calcolo in base agli eventi osservati. Ciò è valido per qualsiasi tecnica di imaging e in differenti contesti clinici, e ci porta a immaginare che in futuro l’epoca delle “Learning Machine” potrà riservare una rivoluzione in medicina.