Abbott annuncia nuovi dati che dimostrano che l’intelligenza artificiale può aiutare i medici a determinare meglio quali pazienti hanno un attacco di cuore

Abbott ha annunciato che una nuova ricerca, pubblicata sulla rivista “Circulation”, ha scoperto che il suo algoritmo potrebbe aiutare i medici nei pronto soccorso dell’ospedale a determinare con maggiore precisione se qualcuno ha un infarto o meno, in modo che possano ricevere trattamenti più rapidi o essere scaricato in modo sicuro.

In questo studio, ricercatori provenienti da Stati Uniti, Germania, Regno Unito, Svizzera, Australia e Nuova Zelanda hanno esaminato oltre 11.000 pazienti per determinare se la tecnologia di Abbott sviluppata utilizzando l’intelligenza artificiale potesse fornire una determinazione più rapida e accurata del fatto che qualcuno abbia infarto o no. Lo studio ha scoperto che l’algoritmo ha fornito ai medici un’analisi più completa della probabilità che un paziente avesse un infarto o meno, in particolare per coloro che sono entrati in ospedale entro le prime tre ore dall’inizio dei loro sintomi.

“Con la tecnologia di apprendimento automatico, puoi passare da un approccio unico per la diagnosi degli attacchi di cuore a una valutazione del rischio individualizzata e più precisa che esamina come tutte le variabili interagiscono in quel momento”, ha affermato Fred Apple, Hennepin HealthCare / Hennepin County Medical Center, professore di Medicina e Patologia di laboratorio presso l’Università del Minnesota e uno degli autori dello studio. “Ciò potrebbe fornire ai medici del pronto soccorso informazioni più personalizzate, tempestive e accurate per determinare se il loro paziente ha un infarto o meno.”

Un team di medici e statistici di Abbott ha sviluppato l’algoritmo utilizzando strumenti di intelligenza artificiale per analizzare set di dati estesi e identificare le variabili più predittive per determinare un evento cardiaco, come l’età, il sesso e i livelli di troponina specifici di una persona e tempistica del campione di sangue.

Oggi, quando una persona entra nel pronto soccorso con sintomi di infarto, i medici spesso usano una valutazione clinica, un elettrocardiogramma ed esami del sangue alla troponina a intervalli prestabiliti per determinare se il paziente ha un infarto o meno. L’algoritmo è progettato per aiutare a risolvere due ostacoli che esistono oggi per i medici che cercano informazioni più individualizzate durante la diagnosi di attacchi di cuore:

Le linee guida internazionali per l’utilizzo di test ad alta sensibilità alla troponina attualmente non tengono sempre conto di fattori personali, come l’età e il sesso, che potrebbero influire sui risultati del test. Ad esempio, le donne potrebbero non produrre la stessa quantità di proteine ​​della troponina degli uomini e i loro attacchi di cuore potrebbero non essere diagnosticati.
Le linee guida raccomandano inoltre che i medici eseguano i test sulla troponina a orari prestabiliti per un periodo massimo di 12 ore. Tuttavia, questi periodi di tempo non tengono conto dell’età o del sesso di una persona e mettono un paziente in un algoritmo a misura unica, piuttosto che avere un algoritmo che tiene conto di fattori specifici per ogni persona.

L’algoritmo utilizzato nello studio prende in considerazione l’età, il sesso e la dinamica del paziente nel tempo. I ricercatori hanno scoperto che quando queste informazioni sono combinate attraverso il potere del calcolo, l’algoritmo ha il potenziale per dare ai medici maggiore fiducia nei risultati per aiutare a escludere un infarto e scaricare in modo sicuro quella persona o diagnosticare che si è verificato un infarto.

“Poiché i medici sono bombardati di dati e informazioni, questo nuovo algoritmo prende molte di queste variabili e utilizza il potere computazionale per fornire con maggiore precisione una probabilità che quella persona abbia un attacco di cuore”, ha affermato Agim Beshiri, uno degli inventori dell’algoritmo e direttore medico senior, affari medici e scientifici globali, Diagnostica, Abbott. “In futuro, potresti immaginare di utilizzare questa tecnologia per sviluppare algoritmi che aiutino i medici non solo a determinare meglio se il loro paziente ha un infarto o meno, ma potenzialmente prima che si verifichi un infarto”.