(ANSA) – TRIESTE, 09 AGO – La pandemia ha sicuramente
accelerato processi bloccati da anni in ambito di
informatizzazione e telemedicina. In epoca di Covid, la
definizione dei percorsi più appropriati per i pazienti, in
attesa dei tamponi molecolari, continua ad avere un ruolo
importante. In epoca di big data, intelligenza artificiale, reti
neurali la possibilità di combinare descrittori e parametri
multipli può orientare diagnosi, prognosi e percorsi di gestione
delle patologie. Esistono certamente importanti aspetti da
sorvegliare relativi alla protezione ed archiviazione dati,
completezza e qualità dei dati e segnali, analisi di accuratezza
e predittività. L’intelligenza artificiale applicata mediante
algoritmi complessi all’elettrocardiogramma di soggetti
osservati in epoca Covid, in tutte le sue componenti, segmenti e
variazioni dinamiche, è stata utilizzata per vari scopi in vari
ambiti e può consentire in ambito Covid di discriminare i
soggetti non portatori d’infezione anche indipendentemente da un
evidente coinvolgimento cardiaco. Come tutti i dati ed
osservazioni vanno contestualizzati. Lo afferma uno studio
pubblicato sulla prestigiosa rivista Mayo Clinic Proceedings
(2021, 96; 2081-2094) effettuato in 4 continenti coordinato
dall’Universita’ di Stanford-Rochester USA ed al quale ha
collaborato la SC Cardiologia dell’Università degli Studi di
Trieste-ASUGI presso l’Ospedale Universitario di Cattinara.
Oltre 35mila tracciati analizzati (33% Covid positivi) con un
valore predittivo negativo per l’esclusione di diagnosi del 99%.
Lo studio, oltre che per l’autorevolezza delle istituzioni
internazionali coinvolte, costituisce un contributo sulla strada
dell’impiego di variabili multiple per il miglioramento dei
processi gestionali in medicina. (ANSA).
Fonte Ansa.it
