Convegno Nazionale AIIC

MAPPATURA ELETTRO-ANATOMICA NON INVASIVA BASATA SU PROCEDURE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA TERAPIA DI RESINCRONIZZAZIONE CARDIACA PERSONALIZZATA

AFFILIAZIONE
xspline spa

AUTORE PRINCIPALE
ing. Rainer Werner

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GRUPPO DI LAVORO
ing. Rainer Werner – xspline spa, bolzano
MD, PhD Chmelevskii Mikhail – xspline spa, bolzano
ing., PhD Amatruda Claudia – xspline spa, bolzano
ing. Arduino Chiara – xspline spa, bolzano
PhD, Mat. Sinitca Alexandre – xspline spa, bolzano
MD, PhD Stepan Zubarev – alamzov research center, st. petersburg

AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità

ABSTRACT
Il blocco di branca sinistra (LBBB) è una tipologia di disincronia cardiaca, nella quale l’attivazione elettrica del ventricolo sinistro è ritardata rispetto al ventricolo destro. Questo comporta una desincronizzazione della contrazione dei due ventricoli, motivo per il quale la funzione di pompaggio del sangue verso la periferia è ridotta.
L’approccio principale per correggere la disincronia cardiaca associata al pattern LBBB è l’impianto di un dispositivo per la terapia di resincronizzazione cardiaca (CRT), chiamato anche pacemaker biventricolare.
Il pacemaker è un dispositivo costituito da una batteria e da un circuito elettronico, e da tre elettrocateteri da posizionare in atrio destro, nell’apice del ventricolo destro e parete esterna del ventricolo sinistro, raggiungibile attraverso le vene del seno coronarico. Nonostante la CRT sia considerata uno standard of care una quota compresa tra il 30% ed il 50% di pazienti non rispondono alla resincronizzazione (pazienti non-responders). I motivi sono una inadatta morfologia delle vene che non permette l’introduzione del catetere (diametri insufficienti, angoli troppo acuti) e/o il posizionamento del catetere in un punto lontano dalla zona di attivazione elettrica tardiva.
Per determinare la zona ideale per il posizionamento del catetere è stata realizzata una procedura di segmentazione automatica dei ventricoli e del seno coronarico, a partire da immagini TAC, utilizzando tre reti neurali, una per piano anatomico, combinando i risultati e applicando un algoritmo (brevettato) per rimuovere il rumore. Inoltre, sempre con procedure di AI è stato sviluppato un tool per la creazione della mappa di attivazione elettrica partendo da un ECG a 12 derivazioni (sistema brevettato ed unico al mondo). L’applicazione, comprendente anche un simulatore che determina il target point ideale e la traiettoria per raggiungerlo, è totalmente cloud-based.
L’applicazione è stata validata tramite un trial clinico eseguito a San Pietroburgo, creando 2 gruppi di pazienti: il primo (157 pazienti) utilizzando l’approccio CRT convenzionale ed un gruppo di 93 pazienti utilizzando l’applicazione descritta. I pazienti non-responders sono stati ridotti dal 38,9% (in linea con quanto riportato in letteratura) al 18,3%. Attualmente stiamo espandendo la validazione clinica con trial multicentrico che coinvolge 16 strutture cardiologiche, 11 in Europa e 5 negli Stati Uniti. Il primo paziente è stato arruolato a metà marzo 2023.

 

 

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