L’intelligenza artificiale per supportare il processo decisionale clinico nell’ecocardiografia da stress (SE) non ha mostrato differenze significative
L’intelligenza artificiale per supportare il processo decisionale clinico nell’ecocardiografia da stress (SE) non ha mostrato differenze significative rispetto all’inquadramento effettuato dai clinici senza il supporto informatico nell’individuare i pazienti con sospetta malattia coronarica (CAD) da sottoporre a indagini invasive, tuttavia, può supportare il processo decisionale dei medici che operano in centri a basso volume.
Sono i riscontri dello studio PROTEUS presentati a Londra in una Hot Line del congresso ESC 2024 da Ross Upton, Università di Oxford, autore principale della ricerca.
PROTEUS è stato progettato per testare, nella pratica quotidiana, se l’interpretazione dell’ecocardiografia da stress tramite un software specifico che sfrutta l’intelligenza artificiale migliori la selezione dei pazienti da sottoporre ad angiografia da parte del medico.
Software sviluppato ad hoc
La SE è uno dei test diagnostici per immagini più comunemente utilizzati per la valutazione della CAD. Tuttavia, la sua accuratezza è operatore-dipendente, variando ampiamente (dal 60% al 94%) a seconda della competenza del medico che valuta le scansioni e la qualità delle immagini.
Upton insieme al collega Paul Leeson hanno sviluppato un software capace di fornire un’interpretazione automatizzata delle immagini SE, combinando nuove caratteristiche delle immagini con l’intelligenza artificiale.
Per valutare l’efficacia del programma informatico è stato condotto lo studio randomizzato controllato PROTEUS che ha arruolato in 20 ospedali nel Regno Unito pazienti 2.341 pazienti (età media 64 anni; 45% donne; 20% con cardiopatia preesistente) da sottoporre a SE per sospetta CAD.
I pazienti sono stati assegnati in modo casuale, in un rapporto 1:1, al processo decisionale clinico standard (controllo) o al processo decisionale potenziato dall’intelligenza artificiale, per il quale i clinici hanno ricevuto un report dall’analisi delle immagini basato sull’intelligenza artificiale che indicava la probabilità di CAD grave.
Endpoint e risultati dello studio
L’endpoint primario era l’evidenza di malattia coronarica severa nei pazienti indirizzati ad angiografia dopo eco stress o l’evidenza di un evento entro 6 mesi.
Lo studio ha valutato la non inferiorità della decisione del medico di sottoporre il paziente ad angiografia (AUROC) rispetto a una decisione basata sull’intelligenza artificiale.
In totale, 85 pazienti sono stati indirizzati all’angiografia dopo SE. Di quelli non indirizzati, 41 pazienti hanno manifestato sindrome coronarica acuta (infarto non fatale) o morte cardiaca entro 6 mesi, il che suggerisce una decisione inappropriata.
L’analisi dei dati ha rilevato che il braccio di intervento non ha soddisfatto i criteri di non inferiorità pre-specificati.
E’ stato evidenziato che nel braccio di controllo 27 su 36 casi indirizzati a coronarografia erano corretti, mentre nel braccio AI le decisioni corrette di successiva indagine invasiva sono risultate 34 su 49.
Dei pazienti che avrebbero dovuto essere sottoposti a coronarografia e che hanno successivamente manifestato un evento cardiovascolare, 22 erano nel gruppo di controllo e 19 nel gruppo AI, ma la differenza non era statisticamente significativa.
Ulteriori analisi hanno mostrato che l’AI può risultare utile al processo decisionale clinico per i medici meno esperti in centri a basso volume di procedure e in sottogruppi di pazienti le cui immagini ecografiche sono note per essere più difficili da interpretare.
Considerazioni dell’autore
«L’integrazione dell’intelligenza artificiale in ambito medico è molto promettente come strumento per aiutare i clinici a diagnosticare i pazienti in modo più rapido e accurato, consentendo loro di iniziare il trattamento prima», ha affermato Upton. «Il nostro ampio studio randomizzato che ha coinvolto pazienti con sospetta cardiopatia da tutto il Regno Unito, non ha mostrato differenze significative nell’endpoint primario, ma suggerisce che l’intelligenza artificiale potrebbe avvantaggiare il processo decisionale per i medici meno esperti e in scenari in cui la diagnosi clinica è più impegnativa».
Il braccio di intervento ha soddisfatto i criteri di non inferiorità pre-specificati nei centri a basso volume di procedure di stress-eco effettuate
Upton R. “PROTEUS – A prospective randomised controlled trial evaluating the use of artificial intelligence in stress echocardiography”. Esc Congress 2024; Hot Line 12; 2 September 2024.