L’Intelligenza Artificiale sta facendo passi da gigante trovando applicazione nei campi più disparati, fra cui anche quello della salute e della medicina. 
Ne è un esempio concreto quanto riportato in queste ore da Hdblog.it, secondo cui tramite AI e deep learning, è stato creato uno strumento diagnostico alquanto importante in quanto capace di intercettare il rischio di infarto, quindi di un grave malore al cuore, a volte fatale, in pochi istanti e soprattutto almeno mezz’ora prima rispetto alle tempistiche attuali. 
GRAZIE AD AI E DEEP LEARNING REALIZZATO UNO STRUMENTO DIAGNOSTICO PER RILEVARE INFARTI
Se a qualcuno questo lasso di tempo potrebbe sembrare breve, in realtà 30 minuti potrebbero risultare più che decisivi nel salvare o meno una persona colpita appunto da un infarto. Il progetto in questione è portato avanti dai ricercatori del Cedars-Sinai Medical Center, ed è stato in seguito pubblicato sulla rivista scientifica The Lancet, la più prestigiosa del suo settore. Si tratta di uno strumento che permette di quantificare in maniera precisa i depositi di materiale lipidico che nel corso degli anni si accumulano sulle pareti delle arterie e che provocano poi quelle placche aterosclerotiche che portano a loro volta a causare gli infarti. “Le placche coronariche spesso non vengono misurate perché non esiste un modo completamente automatizzato per farlo – sono le parole del principale autore dello studio, Damini Dey del Biomedical Imaging Research Institute di Cedars-Sinai. – Le volte in cui invece si procede con la misurazione, un esperto impiega dai 25 ai 30 minuti (per valutarle, ndr); adesso possiamo utilizzare questo sistema per quantificare le placche partendo dalle immagini CCTA in cinque o sei secondi”.
Si risparmia in poche parole tempo sulla valutazione, che viene fatta non dall’uomo ma direttamente dall’intelligenza artificiale, ottenendo così una diagnosi in tempi ben ridotti. Per poter giungere a questo risultato è stato utilizzato un set di immagini CCTA provenienti da circa 1.000 pazienti diversi, e in seguito è stato valutato quanto appreso dall’algoritmo su altri casi, scoprendo che le valutazioni effettuate dalla “macchina” erano di fatto allineate con quelle fatte dai medici. “Il nostro studio – si legge nella pubblicazione – rappresenta la prima convalida per un approccio tramite deep learning per la quantificazione aterosclerotica da CCTA […]. È la prima dimostrazione del valore predittivo delle misurazioni della placca basate sul deep learning per misurare il rischio di eventi cardiaci”. Damini Dey ha aggiunto e concluso: “Sono necessari ulteriori studi, ma è possibile che in futuro potremmo essere in grado di capire se e dopo quanto tempo una persona può avere un infarto sulla base della quantità e della composizione della placca evidenziata da una CCTA – ha affermato Damini Dey”.
