Confronto di efficacia tra auscultazione indipendente da parte di medici specialistici e auscultazione assistita da AI da parte di medici di base nello screening su larga scala per la cardiopatia congenita: uno studio controllato randomizzato a cluster in Cina

Negli ultimi anni, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nell'assistenza sanitaria è stata accelerata, con l'apprendimento profondo che emerge come un potente strumento in medicina. Gli algoritmi di apprendimento profondo possono estrarre automaticamente funzionalità e modelli complessi, consentendo un riconoscimento altamente accurato dei suoni cardiaci. Basandosi su questa fondazione, il professor Sun Kun e il suo team presso l'ospedale Xinhua, affiliati alla Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, in collaborazione con più centri in tutta la Cina, hanno studiato lo sviluppo e l'applicazione del riconoscimento del suono cardiaco per lo screening di congenite Malattia cardiaca (CHD). Sfruttando gli stetoscopi elettronici per raccogliere suoni cardiaci e applicando algoritmi di intelligenza artificiale a vasti set di dati da entrambi i bambini con CHD e bambini sani, il sistema è stato addestrato a discernere tra mormori normali e patologici, raggiungendo una precisione e un tasso di sensibilità del 90%.

Questo studio clinico prospettico randomizzato in cluster è progettato per valutare la non inferiorità dei medici sanitari di base assistiti dall'intelligenza artificiale nell'identificazione delle malattie coronariche rispetto ai medici specialisti che conducono l'identificazione indipendente. Attraverso l’ottimizzazione continua e un’ampia applicazione, questa ricerca mira a dotare i medici di medicina generale, i medici pediatrici e gli specialisti non cardiovascolari di capacità di auscultazione elettronica assistita dall’intelligenza artificiale, migliorando in definitiva lo standard dell’assistenza pediatrica a livello nazionale. Con l’espansione della rete di screening, si prevede che il progetto ridurrà le diagnosi mancate e aumenterà i tassi di rilevamento nello screening delle malattie coronariche. Inoltre, il progetto aspira a offrire soluzioni fattibili ed economicamente vantaggiose per la gestione della salute infantile ad altri paesi in via di sviluppo, contribuendo agli sforzi globali per migliorare la salute dei bambini.