L’intelligenza artificiale è pronta a cambiare il paradigma della prevenzione del rischio CV

L’intelligenza artificiale (AI) viene spesso utilizzata per esaminare un insieme complicato di dati al fine di trarre correlazioni difficili da trarre dall’osservazione spontanea. Tuttavia, una branca dell’IA nota come IA causale, che contiene sia la causalità che l’associazione, ha il potenziale per alterare il modo in cui vengono prevenuti gli eventi cardiovascolari (CV).

Secondo Brian A. Ference, MD, direttore della ricerca sui farmaci traslazionali presso l’Università di Cambridge, “l’IA causale è una nuova generazione di algoritmi di intelligenza artificiale che consente all’IA di andare oltre la previsione e aiutare a guidare il processo decisionale clinico per ogni individuo” ( Inghilterra).

Questo metodo è stato studiato utilizzando due importanti variabili di rischio, aumento del colesterolo LDL (LDL-C) e pressione sanguigna sistolica elevata, in un nuovo studio chiamato CAUSAL AI che ha testato questo concetto (SBP). Gli impatti causali di queste variabili di rischio sono stati valutati e quindi inclusi nella stima del rischio basata su un algoritmo di deep learning che ha esaminato l’influenza di questi fattori di rischio sulla biologia dell’aterosclerosi.

L’IA causale può prevedere l’impatto di un trattamento

Lo studio ha dimostrato che l’IA causale può aumentare significativamente l’accuratezza della previsione del rischio, ma in modo più significativo, implica che l’IA causale può prevedere gli effetti di particolari attività per ridurre questo rischio nel contesto della traiettoria del paziente verso eventi CV.

 

 

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