Supercomputer per il cuore, al Monzino Milano unità Machine learning


  • Adnkronos Salute
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Milano, 12 apr. (AdnKronos Salute) - Big data, intelligenza artificiale e supercomputer alleati del cuore, per migliorare la diagnosi delle malattie cardiovascolari primo killer, definire su misura e prevedere il destino dei pazienti. Se ne parla al Centro cardiologico Monzino di Milano, dove si è aperta la terza edizione del 'Milan Cardiac Imaging' (12-13 aprile), "il più importante convegno sulla nuova disciplina che integra il mondo cardiologico e quello radiologico e che vede a Milano la sua culla". E per anticipare il futuro, all'Irccs del cuore "stiamo considerando l'ipotesi di creare un'Unità di Machine learning - annuncia il direttore scientifico Elena Tremoli - che includa gli strumenti hardware necessari e li metta a disposizione dei nostri bioingegneri e degli esperti di imaging".

Mettere in piedi una struttura dedicata alle cosiddette Learning machine - 'macchine che imparano', come le chiamano gli addetti ai lavori, o supercomputer - "permetterebbe di fare tesoro delle sconfinate risorse di dati di cui disponiamo nella direzione di una medicina sempre più di precisione", aggiunge l'esperta.

"L'applicazione dell'intelligenza artificiale all'imaging cardiaco, vale a dire tutti gli esami che si basano sulle immagini come risonanza, Tac ed ecografia, è molto incoraggiante e promette di migliorare la capacità di valutare la prognosi del paziente - spiega infatti Gianluca Pontone, a capo dell'Unità operativa Risonanza magnetica del Monzino e responsabile scientifico del summit meneghino - E' stato già dimostrato come l'intelligenza artificiale di un supercomputer, grazie ai dati forniti da un imaging sempre più preciso e sofisticato, sembra essere più affidabile di un essere umano nel predire gli eventi clinici".

Un esempio: "La risonanza magnetica cardiaca è un esame che permette una raffinata valutazione dello stato del cuore - ricordano dall'Istituto di via Parea - Tuttavia, quello che l'uomo riesce a vedere ed elaborare è solo la punta dell'iceberg del contenuto informativo che questa tecnica mette a disposizione. Da qui la possibilità che i milioni di dati in essa contenuti vengano processati e analizzati da supercomputer", appunto le Learning machine, "per migliorare significativamente la capacità di previsione del destino dei pazienti".

"Negli ultimi 5 anni l'introduzione delle Learning machine sta cambiando la medicina - assicurano gli esperti - Queste macchine sono infatti in grado di utilizzare tutti i dati clinici e strumentali disponibili, i cosiddetti Big data, in modo tale da produrre una diagnosi e, automaticamente, suggerire al medico scelte terapeutiche su misura, adattate alle caratteristiche di quel singolo paziente. Il principio alla base di questo nuovo approccio è che l'insieme di dati clinici, laboratoristici e di imaging sia troppo grande per potere essere gestito dalla capacità di calcolo della mente umana. Viceversa algoritmi, software e supercomputer possono gestire i Big data mostrando una capacità di diagnosi superiore a quella dell'uomo".

"L'epoca dei supercomputer è già iniziata - conclude Pontone - e un aspetto fondamentale da sottolineare è che queste 'supermacchine' imparano e si migliorano con il tempo, adeguando e ottimizzando gli algoritmi di calcolo in base agli eventi osservati. Ciò è valido per qualsiasi tecnica di imaging e in differenti contesti clinici, e ci porta a immaginare che in futuro l'epoca delle Learning machine potrà riservare una vera e propria rivoluzione in medicina".