NOVARA -03-05-2018 - L'Università del Piemonte Orientale,
con il professor Paolo Marino e la dott.ssa Anna Degiovanni, entrambi afferenti al Dipartimento di Medicina traslazionale, è in prima linea per quanto riguarda l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in ambito cardiologico, tra gli atenei coinvolti nello studio multicentrico Machine Learning Analysis of Left Ventricular Function to Characterize Heart Failure With Preserved Ejection Fraction, recentemente pubblicato sulla rivista scientifica della American Heart Association Circulation Cardiovascular Imaging. Le altre università partner, che hanno collaborato nell’ambito del progetto europeo MEDIA (The MEtabolic Road to DIAstolic Heart Failure), sono quelle di Cardiff (prof Alan Fraser e dott. Tamas Erdei), Oslo (prof Svend Aakkhus e dott. Gabor Kunszt), Perugia (dott. Erberto Carluccio), Sophia-Antipolis (prof Nicolas Duchateau), Trondheim (prof.ssa Gemma Piella) e Barcellona (dott. Sergio Sanchez-Martinez autore dell’articolo e prof Bart Bijnens). Lo studio ha utilizzato l'intelligenza artificiale per interpretare determinati segnali biologici – in questo caso la risposta ventricolare al test da sforzo di 156 pazienti con più di 60 anni – nel contesto del cosiddetto scompenso cardiaco con funzione sistolica conservata, sindrome che colpisce circa la metà dei soggetti affetti da insufficienza cardiaca e identificata dagli specialisti con la sigla HFpEF (Heart Failure with preserved Ejection Fraction). Secondo gli studiosi l'analisi della funzione ventricolare sotto sforzo di tutti i soggetti arruolati, attraverso un processo di machine learning interpretabile, può migliorare la diagnosi e conseguentemente l’identificazione dei pazienti affetti da HFpEF."L’intelligenza artificiale può darci un grosso aiuto - spiega il prof. Marino - essendo essa in grado di integrare e interpretare, sotto la supervisione di un medico cardiologo, i dati registrati su pazienti sottosforzo nella loro totalità e complessità temporale e spaziale".
