(TEMPOITALIA.IT) La tecnologia che rivoluziona la prevenzione cardiovascolare
Un algoritmo di intelligenza artificiale, sviluppato da Edith Cowan University (ECU) in collaborazione con la University of Manitoba, è stato recentemente impiegato per identificare rischi cardiovascolari nascosti attraverso l’analisi automatica di TAC ossee di routine. Questo strumento avanzato analizza in pochi secondi le immagini di vertebral fracture assessment (VFA), solitamente usate nella gestione dell’osteoporosi, rivelando calcificazioni aortiche addominali (AAC), indicatori chiave di eventi cardiovascolari imminenti.
Un’innovazione salvavita nella diagnostica di routine
Il metodo tradizionale richiede tra i cinque e sei minuti per valutare manualmente una singola immagine. Al contrario, l’algoritmo è in grado di elaborare migliaia di scansioni e fornire risultati affidabili in meno di un minuto, consentendo ai medici di intercettare patologie silenti prima che diventino critiche.
Secondo la ricercatrice Dr. Cassandra Smith, ben il 58% delle donne anziane sottoposte a questi controlli presentava livelli moderati o alti di AAC, e una su quattro ignorava di essere esposta al rischio elevato di infarto o ictus. Queste condizioni, generalmente asintomatiche, non verrebbero diagnosticate senza screening specifici.
Rischi di frattura legati alla salute vascolare
L’intelligenza artificiale ha permesso anche di evidenziare un legame sorprendente tra calcificazioni arteriose e rischio di cadute e fratture. Lo studio, guidato dal dottor Marc Sim, ha dimostrato che i pazienti con valori elevati di AAC sono maggiormente esposti a ospedalizzazioni dovute a cadute rispetto a chi presenta livelli bassi.
Tradizionalmente, i fattori di rischio considerati sono cadute pregresse, densità ossea e alcuni farmaci. Tuttavia, l’analisi condotta mostra che la salute vascolare incide in modo più significativo rispetto ai fattori convenzionali.
Prospettive cliniche
Questo approccio apre nuove strade per una prevenzione personalizzata e tempestiva. La combinazione di scansioni a bassa radiazione già utilizzate per la densitometria ossea con l’algoritmo AI offre un’opportunità unica per potenziare la diagnosi precoce di malattie cardiovascolari e fragilità ossea nelle donne, popolazione spesso sottodiagnosticata.
Fonte dello studio originale:
Journal of Bone and Mineral Research, 3 gennaio 2025 – DOI: 10.1093/jbmr/zjae208
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