CCTA per ottimizzare la resa diagnostica dell'angiografia invasiva con intelligenza artificiale (CarDIA-AI)

La malattia coronarica (CAD) è una delle principali cause di morte. Il test gold standard utilizzato per diagnosticare la CAD è l’angiografia coronarica invasiva (ICA). Tuttavia, quasi la metà dei pazienti che ricevono ICA risultano non avere alcuna malattia o avere una malattia non significativa. Ciò significa che mentre ricevono una diagnosi, non ricevono alcun beneficio terapeutico. Ciò è preoccupante perché l’ICA è costosa e comporta un rischio per i pazienti. Un test diagnostico non invasivo, l'angiografia tomografica computerizzata cardiaca (CCTA), ha dimostrato di essere efficace quanto l'ICA nel diagnosticare la CAD nella giusta popolazione di pazienti, pur essendo meno costoso e meno rischioso per i pazienti. Una soluzione ottimale comporterebbe lo screening per identificare quali pazienti sono buoni candidati per CCTA rispetto a quali dovrebbero ricevere ICA. Questo strumento di screening potrebbe essere utilizzato in un percorso di triage per garantire che ogni paziente riceva il test migliore per lui. I ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale (AI) per sviluppare un modello per determinare quali pazienti dovrebbero ricevere ICA rispetto a quali dovrebbero ricevere CCTA. I ricercatori hanno inoltre sviluppato un percorso di triage per indirizzare i pazienti al test più appropriato. I ricercatori ora intendono valutare lo strumento di intelligenza artificiale combinato con il percorso di triage attraverso una sperimentazione clinica presso Hamilton Health Sciences e Niagara Health. Questo modello di cura ridurrà i rischi per i pazienti, ridurrà i tempi di attesa per l’ICA e ridurrà i costi per il sistema sanitario.