Un altro importante lavoro scientifico dei medici di Vimercate e Desio è stato pubblicato sulla rivista “Internal and emergency medicine”. La recente pubblicazione del lavoro scientifico interamente ideato e sviluppato da un gruppo multidisciplinare di cui fanno parte i clinici della struttura di medicina degli ospedali di Vimercate e Desio, i sistemi informativi aziendali, il Politecnico e l’università degli Studi di Milano, ha trovato spazio sulla pagine dell’organo ufficiale della società italiana di medicina interna.

Intelligenza artificiale per studiare lo scompenso cardiaco

Prima firma della pubblicazione quella di Hernan Polo Friz, specialista della medicina interna di Vimercate.

Il lavoro si concentra sullo scompenso cardiaco, una delle prime cause di ricovero in ambito internistico-cardiologico che spesso si associa a un aumentato rischio di re-ospedalizzazione, con importanti ricadute sulla qualità della vita e sul sistema sanitario.

Intelligenza artificiale per studiare lo scompenso cardiaco, le parole del dottor Polo Friz

Per Polo Friz risulta prioritario poter identificare i pazienti con questo rischio e avviare azioni e interventi tendenti a ridurlo.
“Purtroppo – ha spiegato – gli strumenti sviluppati dalla ricerca tradizionale non sono molto performanti perché subentrano molte variabili che la ricerca convenzionale fa fatica ad analizzare insieme. L’intelligenza artificiale appare, invece, uno strumento molto interessante, perché è in grado di gestire molte variabili e l’interazione tra di esse. Nel nostro studio abbiamo sviluppato diversi modelli di intelligenza artificiale che dimostrano una buona performance, con risultati migliori, se confrontati con gli strumenti tradizionali, nell’identificazione del paziente con scompenso cardiaco ad alto rischio di nuovo ricovero”.

Intelligenza artificiale per studiare lo scompenso cardiaco: risultati con ricadute concrete

Risultati che possono avere delle ricadute concrete sull’attività clinica ospedaliera e sull’integrazione ospedale-territorio.

“Ad esempio – ha aggiunto Polo Friz – i modelli si potrebbero utilizzare per identificare, al momento della dimissione, pazienti ad alto rischio di re-ricovero, ed avviare percorsi differenziati di gestione integrata ospedale-territorio, allo scopo di ridurre il tasso di nuova ospedalizzazione, migliorando la qualità della vita dei pazienti e ottimizzando l’utilizzo delle risorse”.

Lo sviluppo di modelli d’intelligenza artificiale è reso possibile dall’elevato livello di integrazione dei dati che vanta Asst Brianza e che la collocano nel ristretto gruppo dell’istituzioni che a livello nazionale sono in grado di eseguire ricerca clinica e acquisire sviluppi concreti in questo ambito.