Ecocardiografia potenziata dall’IA migliora la diagnosi precoce dell’accumulo di amiloide nel cuore

I ricercatori della Mayo Clinic e di Ultromics, con i ricercatori dell’Università di Chicago Medicine e collaboratori in tutto il mondo, hanno convalidato e testato il modello su una popolazione di pazienti ampia e multietnica e hanno confrontato le sue capacità con altri metodi diagnostici per l’amiloidosi cardiaca.

Un modello di intelligenza artificiale (AI) sviluppato da Mayo Clinic e Ultromics, Ltd., una società di ecocardiografia AI con sede a Oxford, in Inghilterra, è altamente accurato nello screening dell’amiloidosi cardiaca, un tipo raro e progressivo di insufficienza cardiaca, secondo un nuovo studio. Il modello è il primo e unico strumento di intelligenza artificiale del suo genere.

I ricercatori della Mayo Clinic e di Ultromics, con i ricercatori dell’Università di Chicago Medicine e collaboratori in tutto il mondo, hanno convalidato e testato il modello su una popolazione di pazienti ampia e multietnica e hanno confrontato le sue capacità con altri metodi diagnostici per l’amiloidosi cardiaca.

I loro risultati, pubblicati sull’European Heart Journal, mostrano che il modello di intelligenza artificiale era altamente accurato, con una sensibilità dell’85% (identificando correttamente coloro che avevano la malattia) e una specificità del 93% (identificando correttamente coloro che non avevano la malattia).

Utilizzando un singolo videoclip ecocardiografico, il modello è risultato efficace in tutti i principali tipi di amiloidosi cardiaca e lo ha distinto da altre condizioni con caratteristiche simili.

L’amiloidosi cardiaca è una condizione pericolosa per la vita in cui una proteina anomala, chiamata amiloide, si accumula nel cuore, causandone l’irrigidimento e il malfunzionamento.

Spesso non viene notato perché i sintomi e le caratteristiche di imaging possono essere simili ad altre condizioni cardiache.

Tuttavia, la diagnosi precoce è fondamentale perché ora sono disponibili nuove terapie farmacologiche che possono rallentare o arrestare la progressione della malattia.

Questo lavoro si basa sulla precedente esperienza della Mayo Clinic e di Ultromics nello sviluppo di un modello di ecocardiografia AI per rilevare l’insufficienza cardiaca con frazione di eiezione conservata (HFpEF), che ha ricevuto l’autorizzazione della Food and Drug Administration (FDA) nel 2022.

L’HFpEF è un tipo comune di insufficienza cardiaca, associato a un’elevata morbilità e mortalità, ma può essere difficile da diagnosticare. Si stima che il 15% dei pazienti con HFpEF abbia amiloidosi cardiaca.

“Questo modello di intelligenza artificiale è uno strumento rivoluzionario che può aiutarci a identificare i pazienti in anticipo in modo che possano ricevere il trattamento di cui hanno bisogno”, afferma Patricia Pellikka, cardiologa presso la Mayo Clinic ed ex direttrice del Mayo Clinic Echocardiography Lab di Rochester.

“Abbiamo scoperto che l’intelligenza artificiale ha funzionato meglio dei tradizionali metodi di screening clinici e transtoracici basati sull’ecografia, fornendo ai medici informazioni più solide su cui basare le decisioni per ulteriori test di conferma. Sono disponibili nuovi trattamenti per l’amiloidosi cardiaca, ma sono più efficaci se somministrati all’inizio del decorso della malattia”. Il dottor Pellikka è autore senior dello studio.

Il modello di intelligenza artificiale per l’amiloide è approvato dalla FDA ed è attualmente utilizzato in diversi centri negli Stati Uniti. La dottoressa Pellikka afferma di non vedere l’ora di applicare questa tecnologia nella pratica clinica della Mayo Clinic.

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