Che l'intelligenza artificiale possa garantire un salto di qualità quasi inimmaginabile nel campo della medicina e della telemedicina è cosa nota. Ma, concretamente, come si traduce l'impatti di questi nuovi strumenti tecnologici sui dispositivi medici?
Un esempio concreto arriva dalla galassia Custo con l'aggiornamento del software Custo Diagnostic che comanda gli Holter ECG attraverso tecnologie di AI e Deep Learning. Scopriamo insieme di cosa si tratta.
Come funziona il Deep Learning
Il deep learning, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN), viene usato per analizzare automaticamente i segnali ECG registrati dall’Holter. L’obiettivo è identificare in modo preciso e veloce anomalie cardiache come:
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battiti ventricolari prematuri (PVC)
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fibrillazione atriale
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tachicardie
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pause, bradicardie
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Ogni tipo di anomalia del ritmo
In sostanza, l'Holter registra segnali ECG continui per 24+ ore. ma questi dati possono essere 'rumorosi' ovvero inficiati da movimenti, sudore, interferenze ecc.
Ecco allora che i segnali vengono filtrati e normalizzati dal sistema che poi li suddivide in segmenti per facilitarne l'analisi. Inoltre, a differenza degli algoritmi classici (che cercano solo picchi QRS e fanno regole fisse), il deep learning impara automaticamente le caratteristiche salienti dei segnali (morfologia del QRS, forma dell’onda P, ritmo ecc.). La rete neurale riconosce modelli complessi nei segnali: è come un occhio elettronico che 'vede' cosa c’è di strano in un tracciato.
Così facendo, il sistema 'etichetta' ogni battito o parte del tracciato e alla fine produce un referto pre-analizzato, molto più preciso e rapido da revisionare per il medico. Insomma, mentre algoritmo classico può confondere un artefatto con una tachicardia. Va da sé che una rete neurale, avendo 'visto' milioni di casi simili, impara a distinguerli.
Custo Diagnostic con tutta la potenza di Intelligenza Artificiale e Deep Learning
In questo contesto, il sistema sviluppato da Custo permette di risparmiare tempo e aumentare l'efficienza durante la valutazione grazie ad un algoritmo ECG Holter più preciso attualmente validato sul mercato. Non si tratta solo di tecnologia all’avanguardia per una maggiore sicurezza nella diagnostica ma di un sistema in continuo sviluppo che rappresenta anche una garanzia in termini di future release.
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Nello specifico, la “Convolutional Neural Network” specificamente validata sostituisce gli algoritmi limitati e raggiunge una prcisione per il rilevamento di QRS e PVC rispettivamente superiore al 99% e al 97%.
