L’Intelligenza Artificiale può aiutare a migliorare l’assistenza ai pazienti che arrivano in pronto soccorso con dolore toracico. È quanto mostra una ricerca pubblicata su Radiology da un team guidato da Marton Kolossvary, del Massachusetts General Hospital di Boston.
Il dolore toracico acuto può manifestarsi come rigidità, bruciore o altri fastidi al petto o dolore acuto che si diffonde a schiena, collo, spalle, braccia e mascelle e che può essere accompagnato da respiro corto. Tuttavia, meno dell’8% di questi pazienti riceve una diagnosi di una delle tre più importanti cause cardiovascolari, ovvero sindrome coronarica acuta, embolia polmonare o dissecazione dell’aorta. Un triage efficace per i pazienti a rischio molto basso di queste malattie gravi è dunque importante.
Lo studio
Il team ha sviluppato un modello open source per identificare i pazienti con sindrome da dolore toracico acuto che erano a rischio di sindrome coronarica acuta, embolia polmonare, dissezione dell’aorta o tutte le cause di mortalità a 30 giorni, usando i raggi X. Il modello è stato testato su 5.750 pazienti dopo essere stato messo a punto sulle immagini relative a 23.005 pazienti.
Dai risultati è emerso che lo strumento ha migliorato, in modo significativo, la predizione degli outcome sfavorevoli al di là di sesso, età e markers clinici convenzionali come i test dei D-dimeri nel sangue. Il modello, inoltre, ha mantenuto la sua accuratezza diagnostica tra età, sesso ed etnie differenti. Infine, con una soglia di sensibilità del 99%, il modello è stato in grado di rimandare a ulteriori test il 14% dei pazienti rispetto al 2% usando altri modelli che consideravano solo età, sesso e biomarkers.
Fonte: Radiology 2023
