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Salute

Intelligenza artificiale prevede infarto e sanguinamento nei pazienti: “Approccio rivoluzionario”

L’intelligenza artificiale prevede la possibilità di un nuovo infarto o di un sanguinamento nei pazienti infartuati: lo studio

Intelligenza artificiale prevede infarto e sanguinamento nei pazienti: “Approccio rivoluzionario”. Si tratta di un approccio rivoluzionario che aiuta a prevedere un nuovo infarto o un sanguinamento nei pazienti infartuati. La ricerca è della Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino diretta da Gaetano Maria De Ferrari, in collaborazione con Università e Politecnico del capoluogo piemontese, pubblicata oggi sulla rivista Lancet.

Lo spiega Fabrizio D’Ascenzo, coordinatore dello studio. “Lo studio, grazie al quale ora possiamo curare meglio i nostri pazienti, è una dimostrazione fortissima delle possibilità dell’Intelligenza Artificiale in medicina.

I pazienti con infarto miocardico acuto sono ad altissimo rischio nei primi due anni sia di una recidiva di infarto sia di sanguinamenti maggiori legati ai farmaci che mantengono il sangue ‘più fluido’, come la cardioaspirina. La decisione sulla terapia migliore deve bilanciare questi due rischi, cosa che il cardiologo fa basandosi sulla propria esperienza e sul suo intuito clinico, aiutato da dei punteggi di rischio.

Tuttavia questi punteggi sono poco precisi e pertanto di modesto aiuto anche per un cardiologo esperto. Abbiamo perciò cercato di migliorare la situazione utilizzando dati clinici riguardanti 23.000 pazienti, molti dei quali raccolti in Piemonte, che hanno fornito la massa critica di informazioni per la nostra ricerca”, le parole di De Ferrari riportate da Ansa.

Mentre la precisione dei migliori punteggi disponibili per identificare la possibilità di un evento come un nuovo infarto o un sanguinamento si aggira intorno al 70%, la precisione di questo nuovo punteggio di rischio si avvicina al 90%, riducendo statisticamente la possibilità di una non corretta diagnosi da tre a un solo paziente su dieci analizzati.

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