L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle procedure di cardiologia interventistica sta introducendo strumenti avanzati per migliorare la precisione e la personalizzazione delle terapie. Un esempio significativo arriva dalla Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, dove è stata adottata una nuova tecnologia AI progettata per guidare l’angioplastica coronarica. Il sistema utilizza algoritmi avanzati per analizzare immagini intracoronariche e fornire indicazioni in tempo reale, con l’obiettivo di migliorare la valutazione delle stenosi e supportare le decisioni terapeutiche durante l’intervento.
L’angioplastica coronarica è una procedura mini-invasiva utilizzata per ripristinare il flusso sanguigno nelle arterie coronarie ristrette o occluse. Tradizionalmente, il cardiologo interventista si basa su diverse metodiche di valutazione, tra cui l’imaging intracoronarico e misurazioni funzionali della gravità dell’ostruzione. La novità introdotta al Gemelli consiste nell’utilizzo di un software di intelligenza artificiale capace di integrare queste informazioni in un unico processo decisionale. In particolare, l’analisi parte da immagini ottenute con OCT, la tomografia a coerenza ottica, una tecnica che permette di visualizzare con grande dettaglio la parete interna delle arterie.
Il sistema AI è in grado di elaborare automaticamente i dati OCT e derivare anche informazioni funzionali analoghe a quelle ottenute con la FFR, la Fractional Flow Reserve, che misura l’impatto emodinamico della stenosi. Tradizionalmente queste due valutazioni richiedono strumenti e cateteri differenti, con conseguente aumento dei tempi procedurali e dell’utilizzo di mezzo di contrasto. L’integrazione resa possibile dall’intelligenza artificiale consente invece di ottenere entrambe le informazioni da un’unica acquisizione, semplificando il flusso operativo e permettendo decisioni terapeutiche più rapide e personalizzate.
La piattaforma utilizza modelli di analisi automatizzata delle immagini per valutare la morfologia della placca aterosclerotica, il diametro del vaso e la severità della stenosi. L’AI elabora questi parametri e restituisce indicazioni sulla necessità di intervenire e sulla strategia più appropriata, inclusa la scelta delle dimensioni dello stent. Questo approccio consente di migliorare la precisione della rivascolarizzazione e di ridurre il margine di errore legato alla valutazione visiva manuale.
Un ulteriore vantaggio riguarda la riduzione dell’utilizzo di mezzo di contrasto e la semplificazione della procedura. L’integrazione delle informazioni funzionali e morfologiche permette infatti di limitare il numero di acquisizioni e di cateteri necessari, con benefici in termini di sicurezza per il paziente e di efficienza operativa. L’obiettivo dichiarato è ottenere interventi più mirati e meno invasivi, mantenendo elevata la qualità della diagnosi e del trattamento.